Gartner Magic Quadrant für BI 2025: Der Leitfaden zu BI Tools

Neudefinition des ABI-Marktes im Jahr 2025

Der Markt für Analyse- und Business Intelligence (ABI) erlebt 2025 einen fundamentalen Wandel. Er bewegt sich über traditionelle Berichtsparadigmen hinaus, hin zu intelligenteren, autonomeren und zusammensetzbaren Architekturen. Folglich verändert diese Entwicklung maßgeblich, wie Organisationen Daten für strategische Entscheidungen nutzen.

Wandel von Dashboard-zentrierter zu agentischer Analytik

Der klassische, dashboard-zentrierte BI-Ansatz weicht der agentischen Analytik. Diese verändert die Interaktion mit Daten grundlegend. Im Gegensatz zu konventionellen BI-Systemen, die auf Benutzeraktionen warten, kehrt die agentische Analytik dieses Modell um, indem sie KI-Agenten befähigt, Datenströme autonom zu überwachen, Anomalien oder Chancen zu identifizieren und eigenständig über Reaktionen zu entscheiden [1].

Solche KI-Agenten unterstützen nicht nur Entscheidungen; sie führen Aktionen aus und orchestrieren diese. Dies ist insbesondere wertvoll für Organisationen, die die Entscheidungs-Latenz reduzieren möchten [1]. Echte agentische Analytik liefert die richtige Erkenntnis dem richtigen Benutzer im richtigen Moment. Dadurch ermöglicht sie zeitnahe, sinnvolle Maßnahmen direkt im Arbeitsfluss [1]. In einem agentischen Unternehmen verstehen Agenten Ziele, interpretieren Änderungen, schlagen Reaktionen vor und lernen aus menschlicher Anleitung – sie automatisieren nicht nur Aufgaben [1].

Gleichwohl müssen agentische Systeme in der Geschäftslogik und den KPIs verankert sein, die sie optimieren sollen [1]. Ohne diesen Kontext können Auslöser allein Rauschen statt verwertbarer Intelligenz erzeugen. Dies stellt eine Entwicklung von der Mensch-in-der-Schleife-Analytik zur Mensch-an-der-Schleife-Orchestrierung dar, wobei Analysten die Strategie leiten, während Maschinen die operative Intelligenz im großen Maßstab handhaben [1].

Rolle von Generativer KI in ABI-Plattformen

Generative KI ist eine grundlegende Plattform für eine Vielzahl von Softwareanwendungen und -diensten auf dem ABI-Markt [2]. Sie ermöglicht Organisationen, mehr mit ihren Analyseplattformen zu tun, wie zum Beispiel das Generieren von Datenstories, Metadaten, Code, Zusammenfassungen für Führungskräfte und Storyboards [2].

Eine Schlüsselkompetenz von GenAI in ABI-Plattformen ist die natürliche Sprachinteraktion mit Daten. Benutzer können Daten mittels Konversationssprache abfragen und in Echtzeit automatisierte Erkenntnisse erhalten – ohne traditionelle Dashboards [2]. Dieser Fortschritt wird fernerhin durch die Integration mit proprietären und Drittanbieter-Large-Language-Modellen (LLMs) von Anbietern wie OpenAI, Microsoft und Google ermöglicht [2].

Unternehmen, die generative KI in ihren Datenprozessen implementieren, berichten über eine Reduzierung der Entscheidungszeit um 20-40 %. Dies liegt an der Fähigkeit der KI, Daten kontinuierlich zu analysieren und zeitnah verwertbare Erkenntnisse zu liefern [3]. Darüber hinaus tragen KI-gesteuerte Erkenntnisse dazu bei, menschliche Vorurteile in der Analyse zu reduzieren und objektivere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen [3].

Erhöhte Nachfrage nach Komponierbarkeit und semantischen Schichten

Zusammensetzbare Analytik ist ein entscheidender Ansatz. Sie ermöglicht Organisationen, modulare Komponenten aus verschiedenen Daten- und Analysewerkzeugen zu kombinieren. So sind sie nicht mehr auf monolithische Systeme angewiesen [4]. Diese Methode hilft Unternehmen, Datensilos aufzubrechen, indem sie verschiedene Datenquellen und Technologien integriert, um einen anpassbaren Analyse-Stack zu schaffen [4].

Die Vorteile zusammensetzbarer Analytik umfassen:

• Erhöhte Flexibilität und Agilität, um sich schnell an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen.

• Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen, statt durch Standardprodukte eingeschränkt zu sein.

• Schnellere Erkenntnisse durch die Kombination verschiedener Datenquellen und Tools.

• Breiterer Zugriff auf BI-Daten durch Low-Code- und No-Code-Optionen [4].

Effektive zusammensetzbare Analytik basiert auf der semantischen Schicht. Diese ist unerlässlich für vertrauenswürdige KI und Analytik. Die semantische Schicht sitzt zwischen Rohdaten und nachgeschalteten Tools. Sie übersetzt komplexes SQL in konsistente, verwaltete Geschäftsbedingungen [5]. Sie bietet ein einheitliches Verständnis und eine konsistente Interpretation von Daten im gesamten Unternehmen und seinen Anwendungen [4].

Tests zeigen, dass LLMs ohne gemeinsamen Geschäftskontext bei Geschäftsfragen zu 80 % falsch liegen können. Mit einer semantischen Schicht erreichen sie jedoch nahezu perfekte Genauigkeit [6]. Daher ist die semantische Schicht nicht länger optional. Sie ist grundlegend, um generativer KI und jedem Analysewerkzeug Zugang zu verwalteten, kontextualisierten und geschäftsorientierten Daten zu ermöglichen [6].

Änderungen der Magic Quadrant Bewertungskriterien

Gartners Magic Quadrant für Analytics- und Business-Intelligence-(ABI)-Plattformen hat sich 2025 erheblich weiterentwickelt. Dies spiegelt grundlegende Veränderungen in der Bewertung von Anbietern wider. Diese Änderungen betonen die wachsende Bedeutung fortschrittlicher Funktionen, die intuitivere, vertrauenswürdigere und integrierte Analyseerlebnisse ermöglichen.

Erweiterter Fokus auf Natural Language Query (NLQ) und NLG

Funktionen für natürliche Sprache sind zu zentralen Bewertungskriterien im Magic Quadrant 2025 geworden. Dies markiert eine signifikante Entwicklung. NLQ ermöglicht es Benutzern nun, mit Daten mittels Alltagssprache über Text- oder Sprachschnittstellen zu interagieren, wodurch technische Expertise bei komplexen Abfragen entfällt [7]. Diese Demokratisierung der Analytik, wie Gartner es nennt, macht Tools direkt für Geschäftsbenutzer jenseits spezialisierter Analyseexperten zugänglich [7].

Zu den erweiterten NLQ-Funktionen, die jetzt evaluiert werden, gehören:

• KI-gestützte Abfrageformulierung, die kontextbezogene Abfragevorschläge präsentiert, um die Fragenqualität zu verbessern und Fehler zu minimieren [8].

• Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs), die ein ausgefeilteres Verständnis der Benutzerabsicht und des Kontexts ermöglichen [8].

• Fähigkeit, den Konversationskontext über mehrere Abfragen hinweg aufrechtzuerhalten [9].

Darüber hinaus haben Natural Language Generation (NLG)-Funktionen bei den Bewertungskriterien an Bedeutung gewonnen. Die NLG-Technologie ermöglicht es BI-Tools, automatisch Erzählungen aus Daten zu generieren. Diese beschreiben Trends, Abweichungen und Ausnahmen in einfacher Sprache [7]. Diese Funktionalität reduziert die Zeit, die Geschäftsanalysten für die Erstellung von Datennarrativen aufwenden, erheblich und gewährleistet eine konsistente Interpretation von Visualisierungen [7].

Governance und Vertrauen als Kernpfeiler der Bewertung

Im Laufe des Jahres 2025 hat sich die Datengovernance von einer ergänzenden Überlegung zu einem Kernpfeiler der Bewertung im Magic Quadrant entwickelt. Ethische Daten-Governance-Frameworks fließen nun prominent in die Anbieterbewertungen ein, wobei der Schwerpunkt auf Richtlinien und Strukturen liegt, die Datenqualität, -sicherheit und ethische Aspekte bei Datenerfassung und -nutzung gewährleisten [10].

Microsofts Positionierung als Leader im Magic Quadrant 2025 resultiert zum Teil aus der Einführung einer zentralisierten Fabric-Metrikebene in Power BI. Diese ermöglicht es Organisationen, vertrauenswürdige Metriken über Berichte hinweg zu definieren, zu entdecken und wiederzuverwenden [11]. Dieser Ansatz fördert die Datenkonsistenz, reduziert doppelte Metrikdefinitionen und stärkt die Governance durch die Sicherstellung standardisierter Berechnungen [11].

Anbieter müssen jetzt granulare Zugriffssteuerungen, umfassende Audit-Trails und integrierte Compliance-Frameworks bereitstellen, um robuste Governance-Funktionen zu demonstrieren [12]. Dieser Wandel ist folglich besonders relevant für Organisationen in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Regierung, wo die Compliance-Anforderungen streng sind [12].

Integration mit Cloud-Ökosystemen und Geschäftsanwendungen

Integrationsfähigkeiten haben sich im Magic Quadrant 2025 als entscheidende Bewertungskriterien erwiesen. Anbieter müssen insbesondere nachweisen, wie effektiv ihre Plattformen mit modernen Datenstack-Komponenten und Geschäftsanwendungen verbunden sind [12]. Diese Bewertungsdimension erkennt an, dass eigenständige BI-Tools nicht mehr ausreichen. Sie müssen nahtlos in breitere Unternehmensökosysteme funktionieren.

Googles Looker trägt mit seiner robusten offenen Architektur und semantischen Schicht zu seiner starken Positionierung bei. Es bietet umfangreiche Integrationsmöglichkeiten über APIs, sodass Benutzer Datenquellen effektiv identifizieren können [1]. Gleichzeitig zeichnet sich Oracle Analytics Cloud durch seine enge Integration mit Oracle Fusion Data Intelligence aus. Dieses System stellt vorgefertigte Datenanalysen und Modelle für horizontale Anwendungen vom Finanzwesen bis zum CRM bereit [1].

Organisationen, die optimale BI-Lösungen suchen, müssen beurteilen, ob Anbieter robuste APIs, White-Label-Lösungen und Einbettungsfunktionen anbieten. Diese müssen mit ihrem Anwendungsökosystem übereinstimmen [12]. Die Fähigkeit, Streaming-Datenquellen zu verarbeiten, Analysen mit geringer Latenz bereitzustellen und operative Entscheidungen mit minimaler Verzögerung zwischen Datengenerierung und Erkenntnisbereitstellung zu unterstützen, ist entscheidend geworden [12].

Der Magic Quadrant 2025 legt dementsprechend einen größeren Schwerpunkt auf Cloud-native Architekturen. Er erkennt den Wandel hin zu Cloud-basierten BI-Lösungen an. Diese bieten Organisationen skalierbaren, flexiblen und Echtzeit-Zugriff auf kritische Geschäftsdaten [10].

Was sich für die Marktführer 2025 geändert hat

Die führenden Anbieter auf dem Markt für Business Intelligence im Magic Quadrant haben 2025 wesentliche Fortschritte erzielt. Diese orientieren sich an der Branchenverschiebung hin zu KI-gestützten Analysen und zusammensetzbaren Architekturen.

Microsoft Power BI: Copilot-Integration und Fabric-Erweiterung

Microsoft hat seine Position durch die Integration von Copilot und die Erweiterung von Microsoft Fabric gestärkt. Copilot in Power BI stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, der es Benutzern ermöglicht, Visualisierungen zu generieren, DAX-Berechnungen zu erstellen und zu bearbeiten sowie narrative Zusammenfassungen mittels Umgangssprache zu erstellen [13]. Das Update vom Mai 2025 führte eine eigenständige Copilot-Funktion ein. Diese erlaubt Benutzern, „Anything!“ über Berichte, semantische Modelle und Datenagenten, auf die sie Zugriff haben, zu fragen [14].

Zudem hat Microsoft sich auf offene Datenformate standardisiert. Es hat Delta Lake und Parquet als native Speicherformate übernommen, was Unternehmen hilft, Anbieterbindung zu vermeiden [13]. Die Einführung des Direct Lake-Modus liefert Import-Modus-Leistung mit den Echtzeitfähigkeiten von DirectQuery [13].

Google Looker: Gemini und Verbesserungen der semantischen Schicht

Google hat Looker mit der Gemini-Integration und Verbesserungen der semantischen Schicht erweitert. Gemini in Looker bietet Konversationsanalysefunktionen. Diese ermöglichen Benutzern, Daten durch das Stellen von Fragen in natürlicher Sprache zu erkunden [15]. Die semantische Schicht dient als Grundlage für vertrauenswürdige generative KI. Sie reduziert Datenfehler bei Abfragen in natürlicher Sprache um bis zu zwei Drittel [16]. Interne Tests bestätigen, dass Lookers semantische Schicht entscheidend für die Genauigkeit ist, da sie als zentrales Datendictionary dient, das Geschäftslogik und Beziehungen definiert [17]. Ferner veröffentlichte Google auch neue BI-Konnektoren, einschließlich der allgemeinen Verfügbarkeit eines maßgeschneiderten Konnektors für Tableau, sowie eine offene SQL-Schnittstelle, die Kunden mehr Optionen für die Bereitstellung verwalteter Analysen bietet [18].

Salesforce Tableau: Einführung von Tableau Next und Agentic AI

Salesforce hat Tableau Next eingeführt. Dies ist eine flexible, API-first-Analyseerfahrung, die sich mit Agentforce integriert und ein neues Paradigma für Business Intelligence schafft [2]. Diese Plattform führt die agentische Analytik ein, wobei Menschen mit KI-Agenten zusammenarbeiten, um Daten-Workflows zu transformieren [19]. Tableau Next kommt mit drei vorgefertigten Analysefähigkeiten: Data Pro (Datenaufbereitungsassistent), Concierge (Analyse in natürlicher Sprache) und Inspector (proaktive Datenüberwachung) [2]. Die Plattform bietet auch Tableau Semantics, eine KI-gestützte semantische Schicht. Diese ist tief in Data Cloud integriert und liefert vertrauenswürdige, vereinheitlichte Geschäftsdaten. Fernerhin beschleunigt sie die Erstellung semantischer Modelle [3].

Oracle Analytics: Fusion Data Intelligence und KI-Assistent

Oracle hat seine Analyseangebote mit der Fusion Data Intelligence-Plattform und KI-Assistentenfunktionen weiterentwickelt. Die Fusion Data Intelligence-Plattform vereint Geschäftsdaten, sofort einsatzbereite Analysen und vorgefertigte KI/ML-Modelle, um tiefere Einblicke zu liefern [20]. Im Gegensatz zu Wettbewerbern, die leere Plattformen anbieten, bietet Oracle eine komplette Datenintelligenzplattform mit schlüsselfertigen Daten-, Analyse- und KI/ML-Inhalten nach Domäne [20]. Der Oracle Analytics AI Assistant hilft Benutzern, Visualisierungen durch natürliche Sprachanfragen zu erstellen und zu verfeinern, wobei aktuelle Updates die Integration von Large Language Models von Drittanbietern wie OpenAIs ChatGPT-4 Turbo ermöglichen [21].

Qlik: Assoziatives Modell und Echtzeit-Streaming über Upsolver

Qlik hat seine Position durch die Übernahme von Upsolver gestärkt und seine Echtzeit-Streaming-Fähigkeiten erweitert. Diese Akquisition ermöglicht eine geringe Latenz bei der Datenerfassung und -optimierung für Apache Iceberg [22]. Sie ermöglicht eine kontinuierliche Erfassung aus Streaming-Quellen wie Kafka und Kinesis [22]. Die Integration erlaubt es Unternehmen, Daten zu erfassen, sobald sie generiert werden, und sie sofort für Analysen oder KI-Modelle verfügbar zu machen [4]. Ein Kunde berichtet, dass er 2 Millionen Ereignisse pro Sekunde aufnimmt und monatlich 1 Petabyte Rohdaten ohne Dateningenieure erfasst [4]. Zusätzlich reduziert Qliks Adaptive Iceberg Optimizer den Speicherverbrauch und verbessert die Abfrageleistung um bis zu 5x durch automatisierte, tabellenspezifische Optimierungen [22].

Technologietrends prägen ABI-Plattformen

Mehrere wichtige technologische Fortschritte prägen die Analyse- und Business-Intelligence-Plattformen im Jahr 2025. Sie ermöglichen ausgefeiltere, zugänglichere und effizientere Daten-Workflows.

Metrics Layer als universelles semantisches Framework

Die universelle semantische Schicht ist eine kritische Grundlage für moderne Magic-Quadrant-Business-Intelligence-Lösungen. Sie fungiert als Übersetzungsschicht zwischen komplexen Datenstrukturen und der Geschäftssprache und sorgt für Konsistenz bei der Metrikdefinition in Unternehmen. Diese Zwischenschicht ermöglicht es Datenproduzenten, Metriken einmal zu definieren und als kanonisch festzulegen, wodurch Inkonsistenzen und Fehler, die auftreten, wenn Geschäftsbenutzer Metriken unabhängig definieren, eliminiert werden [23]. Über reine Berechnungen hinaus integrieren semantische Schichten wichtige Kontextinformationen darüber, wie und von wem Metriken abgeleitet wurden, womit der historische Verlauf der Daten zur korrekten Interpretation erhalten bleibt [23]. Zu den Hauptvorteilen gehören reduzierte Rechenkosten, da semantische Schichten doppelte Datentransformationen eliminieren, die typischerweise den Großteil des Compute-Budgets eines Unternehmens verbrauchen [23]. Diese Frameworks fördern gleichermaßen die Daten-Demokratisierung, indem sie gleichen Zugang zu Informationen über alle Organisationshierarchien hinweg ermöglichen [23].

Zusammensetzbare Analytik und eingebettete Workflows

Zusammensetzbare Analytik stellt einen fundamentalen Wandel in der Architektur der Business Intelligence dar. Sie ermöglicht Organisationen, spezialisierte Tools nahtlos miteinander zu kombinieren. Im Gegensatz zu monolithischen Systemen erlaubt dieser Ansatz das Zusammenfügen von Best-in-Class-Komponenten. Diese sind sauber miteinander verbunden und entwickeln sich bei Bedarf weiter [24]. Grundsätzlich schafft er einen kollaborativen Arbeitsbereich, in dem Tools klar miteinander verbunden sind und jedes Element verbessert werden kann, ohne das gesamte System zu stören [24].

Anwendungen, die mit Business-Intelligence-Funktionen ausgestattet sind, ermöglichen es Benutzern, Daten zu analysieren, ohne zwischen mehreren Tools wechseln zu müssen, wodurch nahtlosere Analyse-Workflows entstehen [25]. Diese Integration reduziert die Zeit, die für den Wechsel zwischen Geschäftsanwendungen und Analysetools aufgewendet wird, was zu mehr Zeit für wertschöpfende Aktivitäten und einer Verbesserung der Benutzerakzeptanzraten führt [25]. Darüber hinaus reduziert eingebettete Analytik die Arbeitslast für Analyseteams, indem sie Geschäftsbenutzern Self-Service-Funktionen bietet und Spezialisten die Möglichkeit gibt, sich auf die Entwicklung neuer Produkte zu konzentrieren [25].

NLQ- und NLG-Verbesserungen über Plattformen hinweg

Funktionen für natürliche Sprache sind zu einem zentralen Bestandteil moderner Analyseplattformen geworden. KI-gestütztes Natural Language Query (NLQ) ermöglicht es Benutzern, Fragen in einfacher Sprache über Text- oder Sprachschnittstellen zu stellen, wodurch technische Expertise oder komplexe Abfragesprachen überflüssig werden [6]. Jüngste Innovationen umfassen KI-NLQ, das automatisch natürliche Sprachanfragen in eine präzise Syntax umwandelt und Benutzern hilft, komplexe Geschäftsabfragen für tiefere Einblicke zu formulieren [6]. Diese Systeme präsentieren kontextbezogene Abfragevorschläge, um die Fragenqualität zu verbessern und Fehler zu minimieren [5]. Entsprechend ermöglicht die Natural Language Generation (NLG)-Technologie BI-Tools, automatisch Narrative aus Daten zu erstellen, die Trends und Ausnahmen in einfacher Sprache beschreiben [26]. Diese Fähigkeit reduziert die Zeit, die Geschäftsanalysten für die Erstellung von Datennarrativen aufwenden, und gewährleistet eine konsistente Interpretation von Visualisierungen [26].

Serverless-Architekturen und In-Memory-Engines

Serverless-Architektur für Business Intelligence stellt eine signifikante architektonische Evolution dar, die Cloud-basierte Dienste nutzt, um BI-Lösungen ohne dedizierte Infrastruktur zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten [27]. Im Gegensatz zu traditionellen Systemen, die dedizierte Server und manuelle Skalierung erfordern, arbeitet Serverless BI nach einem ereignisgesteuerten Modell, bei dem Ressourcen dynamisch nach Bedarf zugewiesen werden [27]. Zu den Hauptvorteilen gehören Kosteneffizienz durch Pay-as-you-go-Preise, schnelle Bereitstellung von BI-Lösungen und automatische Skalierung zur Bewältigung schwankender Workloads [27]. Da die Infrastrukturverwaltung von Cloud-Anbietern übernommen wird, können sich IT-Teams von der Wartung auf Datenanalyse und -strategie konzentrieren [27]. Dieser Ansatz erweist sich als besonders wertvoll für Unternehmen mit unvorhersehbaren Verkehrsmustern, Trigger-basierten Aufgaben und für solche, die RESTful APIs entwickeln [28].

Strategische Implikationen für Käufer und Anbieter

Organisationen, die Analyse- und Business-Intelligence-Plattformen einführen, stehen vor entscheidenden strategischen Entscheidungen. Diese beeinflussen den langfristigen Erfolg und die Kapitalrendite. Solche Überlegungen gehen über bloße Feature-Vergleiche hinaus. Sie betreffen grundlegende Fragen der Geschäftsstrategie.

Anbieterbindung vs. offene Ökosystem-Strategien

Die Wahl zwischen offener Architektur und proprietären Systemen ist ein kritischer Entscheidungspunkt. Anbieterbindung (Vendor Lock-in) tritt auf, wenn die Kosten oder der Aufwand für eine Migration auf eine andere Plattform die Vorteile übersteigen [11]. Organisationen, die in diesem Zustand gefangen sind, sehen sich Einschränkungen bei Skalierbarkeit, technischer Innovation und Integrationsfähigkeiten gegenüber. Offene Architektur-Alternativen bieten architektonische Flexibilität. Sie schützen vor suboptimalen Entscheidungen, da zukünftige Anpassungen mit minimalen Unterbrechungen implementiert werden können [11].

Allerdings gestalten viele Cloud-Anbieter ihre Angebote als „walled gardens“. Dies erschwert die Extraktion durch Egress-Gebühren und enge Infrastrukturabhängigkeiten [12]. Um diese Risiken zu mindern, setzen Organisationen zunehmend auf Multi-Cloud-Strategien. Diese nutzen mehrere Anbieter, um eine Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter zu vermeiden [29]. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, optimale Funktionen von jedem Anbieter auszuwählen, was potenziell zu erheblichen Kosteneinsparungen sowie verbesserter Leistung und Flexibilität führt [29].

Kostentransparenz und Lizenzierungskomplexität

Für die meisten Unternehmen bleiben die Kosten der Hauptfaktor, der IT-Budgetentscheidungen beeinflusst [30]. Ohne transparente Kostenstrukturen können die Technologieausgaben schnell eskalieren, insbesondere wenn Systeme Updates oder Ersetzungen benötigen. IT-Kostentransparenz – die Verfolgung der Gesamtausgaben, die für die Bereitstellung und Wartung von Diensten erforderlich sind – hilft Organisationen sicherzustellen, dass das Geschäftswachstum nicht durch IT-Budgetbeschränkungen behindert wird [30].

Verschiedene Lizenzierungsmodelle verkomplizieren die Landschaft zusätzlich. Großunternehmen strukturieren ihr Software-Lizenzmanagement typischerweise durch verschiedene Ansätze: zentralisierte Beschaffung und Verwaltung, zentralisierte Beschaffung mit dezentraler Verwaltung oder vollständig dezentrale Modelle [31]. Trotz der Unterschiede erzielen Organisationen, die Kostentransparenz implementieren, in der Regel 15-20% Kosteneinsparungen bei Arbeitskräften, Verträgen und Anbietern [32].

Talentverfügbarkeit und Community-Support

Die Verfügbarkeit qualifizierter Fachkräfte beeinflusst die Auswahl der Plattform erheblich. Laut Kundenfeedback werden bestimmte Plattformen wie Tableau häufig explizit für die Verfügbarkeit von Talenten gelobt – „jeder Datenexperte, den wir einstellen, kennt mit großer Wahrscheinlichkeit bereits Tableau“ [33]. Dieser Vorteil reduziert die Schulungskosten und beschleunigt die Implementierungszeiten.

Open-Source-Alternativen bieten ein aktives Community-Engagement, bei dem Benutzer Code, Anwendungen und Fähigkeiten austauschen [7]. Diese Communities bieten wertvolle Support-Ressourcen, obwohl ihnen die formellen Support-Strukturen kommerzieller Angebote fehlen.

Branchenspezifische ABI-Lösungen und Anwendungsfälle

Branchenspezifische Analyselösungen gewinnen an Bedeutung. Sie bieten vorgefertigte Funktionen, die auf bestimmte Sektoren zugeschnitten sind. Im Gegensatz zu traditionellen Machine-Vision-Anwendungen, die eine Anpassung an spezifische Produkte erforderten, sind neuere vertikale Lösungen für ganze Branchen konzipiert [8]. Diese Lösungen ermöglichen operative Analysen im Einzelhandel, im Gastgewerbe, im Parkmanagement und in anderen Sektoren [8].

Vertikale KI-Agenten, die für spezifische Industrie-Workflows entwickelt wurden, repräsentieren die zukünftige Ausrichtung und automatisieren repetitive Aufgaben durch kontextbezogene Systeme [9]. Diese Lösungen liefern den höchsten Wert, wenn sie auf repetitive, hochvolumige Aufgaben mit strukturierten Daten und klaren ROI-Metriken abzielen [9].

Fazit: Die Zukunft der Business Intelligence

Der Magic Quadrant 2025 für Business Intelligence spiegelt eine grundlegende Transformation wider. Organisationen ziehen Wert aus ihren Datenbeständen auf völlig neue Weise. Traditionelle, dashboard-zentrierte Ansätze sind zweifellos ausgefeilteren, KI-gesteuerten Analysesystemen gewichen, die zu autonomem Betrieb und proaktiver Erkenntnisgenerierung fähig sind.

Diese agentischen Analyseplattformen überwachen nun Datenströme unabhängig, identifizieren Anomalien und führen Aktionen ohne kontinuierliches menschliches Eingreifen aus. Generative KI hat sich als Eckpfeiler-Technologie etabliert, die diese Entwicklung vorantreibt, indem sie natürliche Sprachinteraktionen mit Daten ermöglicht und die Entscheidungszeit um 20-40 % reduziert. Dieser Wandel hin zu konversationsorientierter Analytik hat folglich die Bewertungskriterien neu geformt, wobei Funktionen wie Natural Language Query und Natural Language Generation zu wesentlichen Benchmarks statt optionaler Funktionen geworden sind.

Die Marktführer haben sich entsprechend an diese veränderten Anforderungen angepasst. Microsoft hat seine Position durch die Copilot-Integration und Fabric-Erweiterung gestärkt, während Google Looker mit Gemini-Funktionen und Verbesserungen der semantischen Schicht erweitert hat. Salesforce hat Tableau Next mit agentischer KI-Funktionalität eingeführt, Oracle hat seine Fusion Data Intelligence-Plattform entwickelt und Qlik hat seine Echtzeit-Streaming-Fähigkeiten durch die Upsolver-Akquisition erweitert.

Die universelle semantische Schicht fungiert nun als kritische Grundlage für vertrauenswürdige KI und Analytik, indem sie als Übersetzungsschicht zwischen komplexen Datenstrukturen und der Geschäftssprache dient. Ohne diesen gemeinsamen Geschäftskontext liefern große Sprachmodelle bei Geschäftsfragen oft ungenaue Ergebnisse. Daher haben sich semantische Schichten von optionalen Komponenten zu essentieller Infrastruktur entwickelt.

Organisationen müssen strategische Überlegungen sorgfältig abwägen, wenn sie Analyseplattformen auswählen. Das Gleichgewicht zwischen Anbieterbindung und offenen Ökosystemstrategien birgt erhebliche langfristige Auswirkungen. Ebenso verdienen Kostentransparenz, Talentverfügbarkeit und die Ausrichtung auf branchenspezifische Anforderungen eine sorgfältige Analyse, bevor man sich für eine Plattform entscheidet.

Die Zukunft der Business Intelligence gehört eindeutig den zusammensetzbaren, KI-gestützten Systemen, die sich nahtlos in Geschäftsworkflows integrieren lassen. Diese Plattformen werden sich weiterhin in Richtung autonomerer Operationen entwickeln, während die menschliche Aufsicht beibehalten wird, und letztendlich die Art und Weise transformieren, wie Organisationen Daten für einen Wettbewerbsvorteil nutzen. Erfolg in diesem neuen Paradigma hängt nicht nur von der Einführung fortschrittlicher Technologie ab, sondern auch von deren strategischer Implementierung innerhalb eines umfassenden Data-Governance-Frameworks, das Vertrauen, Genauigkeit und Zugänglichkeit gewährleistet.

Wichtige Erkenntnisse

Der Magic Quadrant 2025 für Business Intelligence zeigt einen dramatischen Wandel. Er geht von traditionellen Dashboards hin zu KI-gestützten, autonomen Analysesystemen. Diese verändern die Interaktion mit Daten grundlegend.

• Agentische Analytik ersetzt dashboard-zentrierte BI: KI-Agenten überwachen nun autonom Daten, identifizieren Möglichkeiten und führen Aktionen ohne kontinuierliche menschliche Aufforderung aus. Dies reduziert die Entscheidungszeit um 20-40 %.

• Semantische Schichten werden zu essentieller Infrastruktur: Ohne gemeinsamen Geschäftskontext liegen LLMs zu 80 % falsch, doch semantische Schichten ermöglichen nahezu perfekte Genauigkeit für KI-gesteuerte Erkenntnisse.

• Funktionen für natürliche Sprache treiben die Anbieterbewertung voran: NLQ und NLG sind nun Kernbewertungskriterien, die die Analytik demokratisieren, indem sie Geschäftsbenutzern die Interaktion mit Daten über konversationsbasierte Schnittstellen ermöglichen.

• Marktführer setzen auf zusammensetzbare Architekturen: Microsofts Copilot-Integration, Googles Gemini-Verbesserungen und Salesforces Tableau Next zeigen den Wandel hin zu modularen, API-first-Analyseplattformen.

• Governance und Vertrauen werden zu Wettbewerbsfaktoren: Anbieter müssen robuste Data-Governance-Frameworks, granulare Zugriffssteuerungen und umfassende Audit-Trails bereitstellen, um in regulierten Branchen erfolgreich zu sein.

Die Transformation stellt mehr als nur einen technologischen Fortschritt dar – sie ist eine grundlegende Neugestaltung dessen, wie Organisationen Daten für einen Wettbewerbsvorteil nutzen. Erfolg erfordert eine strategische Implementierung innerhalb umfassender Governance-Frameworks, die Vertrauen, Genauigkeit und Zugänglichkeit im gesamten Unternehmen gewährleistet.

FAQs

F1. Welche größeren Veränderungen zeichnen sich im Business-Intelligence-Markt im Jahr 2025 ab? Der BI-Markt verschiebt sich von dashboard-zentrierten Ansätzen hin zu KI-gesteuerten, agentischen Analysen. Plattformen nutzen jetzt generative KI für natürliche Sprachinteraktionen und ermöglichen autonomere Daten-Workflows.

F2. Was ist der Unterschied zwischen dashboard-zentrierter und agentischer Analytik? Dashboard-zentrierte Analytik erfordert manuelle Interaktion und Interpretation durch den Benutzer. Agentische Analytik hingegen nutzt KI-Agenten, die Daten autonom überwachen, Erkenntnisse generieren und Aktionen ausführen, wodurch menschliche Eingriffe minimiert werden.

F3. Warum sind semantische Schichten jetzt so wichtig für BI-Plattformen? Semantische Schichten sind entscheidend, um eine konsistente Interpretation von Daten im gesamten Unternehmen zu gewährleisten. Sie übersetzen komplexe Datenstrukturen in Geschäftssprache und verbessern die Genauigkeit von KI-Modellen, insbesondere bei natürlichen Sprachanfragen.

F4. Wie beeinflusst Generative KI die Interaktion mit Daten in BI-Lösungen? Generative KI ermöglicht natürliche Sprachinteraktionen mit Daten. Benutzer können Fragen in Umgangssprache stellen und erhalten automatisierte Erkenntnisse. Dies reduziert die Notwendigkeit technischer Expertise und beschleunigt die Entscheidungsfindung.

F5. Welche strategischen Überlegungen sollten Unternehmen bei der Auswahl einer neuen BI-Plattform anstellen? Unternehmen sollten die Balance zwischen Anbieterbindung und offenen Ökosystemen, Kostentransparenz, Talentverfügbarkeit und die Ausrichtung auf branchenspezifische Anforderungen sorgfältig abwägen.