10 beste Alternativen zu ThoughtSpot im Jahr 2026

Klipfolio ist eine cloudbasierte Analyseplattform für Teams, die Metriken zentralisieren und Daten aus mehreren Quellen visualisieren möchten. Sie ist besonders bei Marketing-, Vertriebs- und Betriebsteams beliebt, die schnellen Zugang zu vorgefertigten Dashboards und teilbaren Erkenntnissen benötigen.

Für wen ist Klipfolio am besten geeignet?

Marketing-, Vertriebs- und Betriebsteams in kleinen bis mittelgroßen Unternehmen, die schnelle, vorgefertigte Datenvisualisierungen und zentrale Dashboards benötigen.

Warum Klipfolio eine gute ThoughtSpot-Alternative ist

Ich habe Klipfolio ausgewählt, weil die vorgefertigte Klip-Bibliothek Teams einen konkreten Startpunkt gibt statt einer leeren Leinwand. Wenn ich ein neues Marketing- oder Vertriebs-Dashboard einrichte, kann ich ein vorgefertigtes Klip für Kennzahlen wie Google Ads-Ausgaben oder monatlichen Umsatz einsetzen und innerhalb weniger Minuten aussagekräftige Ergebnisse präsentieren. 

Mir gefällt auch der Klip Editor, der Excel-ähnliche Formeln verwendet, um Analysten die Transformation und Filterung von Daten ohne SQL-Kenntnisse zu ermöglichen. Das bedeutet in der Praxis, dass mein Team in der Lage ist, ausgefeilte, aktuelle Dashboards abteilungsübergreifend zu erstellen und zu teilen, ohne auf eine Daten-Engineering-Pipeline angewiesen zu sein.

Klipfolio Hauptfunktionen

• Dashboard-Teilen: Dashboards als öffentliche URLs veröffentlichen oder in externe Plattformen einbetten, um Berichte an Stakeholder weiterzugeben.
• Verbindungen zu Datenquellen: Live-Daten aus Tabellen, Datenbanken und APIs in einen einzigen Arbeitsbereich ziehen.
• Geplante Datenaktualisierungen: Automatische Aktualisierungsintervalle für Daten festlegen, damit Dashboards stets aktuell bleiben, ohne manuelle Updates.
• PowerMetrics: Zentrale Definition und Nachverfolgung von Geschäftskennzahlen, sodass alle Teams dieselben Zahlen verwenden.

Klipfolio Integrationen

Klipfolio bietet über 100 native Integrationen, darunter Google Analytics, Salesforce, HubSpot, Shopify, Xero, QuickBooks, Google Sheets, Facebook Ads, SQL-Datenbanken, Mailchimp und Zapier. Eine API steht für individuelle Integrationen zur Verfügung.

Tableau ist eine Analyseplattform für Fachleute, die komplexe Daten in interaktive, visuelle Dashboards umwandeln möchten. Besonders gut geeignet ist Tableau für Teams in den Bereichen Finanzen, Betrieb und Analyse, die Echtzeit-Dateneinblicke für Entscheidungsträger im Unternehmen präsentieren müssen.

Für wen ist Tableau am besten geeignet?

Datenanalysten und Business-Intelligence-Teams in großen Unternehmen, die individuelle, interaktive Dashboards für Führungskräfte und Stakeholder liefern müssen.

Warum Tableau eine gute ThoughtSpot-Alternative ist

Ich habe mich für Tableau entschieden, weil das Drag-and-Drop-Bedienfeld mein Team von Rohdaten zu einem vollständig interaktiven Dashboard führt, ohne dass auch nur eine einzige Codezeile geschrieben werden muss. Besonders gut gefällt mir, wie die Marks-Karten eine präzise Steuerung von Farbe, Größe, Form und Detailgrad in jeder Visualisierung ermöglichen – eine Granularität, die ich bei den meisten Alternativen vermisst habe. 

Mit der Dashboard-Aktionen-Funktion von Tableau kann ich Filter, Hervorhebungen und URL-Navigationen zwischen Blättern einrichten, sodass die Stakeholder die Daten eigenständig erkunden können. In der Praxis bedeutet das, dass ich ein fertiges Dashboard übergeben und darauf vertrauen kann, dass die Führungsebene ihre Anschlussfragen selbst beantworten kann.

Wichtige Funktionen von Tableau

• Berechnete Felder: Erstellen Sie benutzerdefinierte Kennzahlen und Formeln direkt in Ihrer Datenquelle, ohne den zugrunde liegenden Datensatz zu verändern.
• Story Points: Entwickeln Sie geführte, Schritt-für-Schritt-Datengeschichten, die Stakeholder durch die wichtigsten Erkenntnisse in einer festgelegten Reihenfolge führen.
• Ask Data: Stellen Sie Fragen in natürlicher Sprache zu Ihren Daten und erhalten Sie automatisch generierte Visualisierungen als Antwort.
• Zeitplanung für Datenextrakte: Legen Sie automatische Aktualisierungspläne fest, um Daten aus angebundenen Quellen nach einem definierten Rhythmus zu laden.

Tableau-Integrationen

Tableau bietet native Integrationen mit Salesforce, Google Sheets, Microsoft Excel, Amazon Redshift, Snowflake, Oracle, Microsoft SQL Server, SAP, Google BigQuery und Databricks sowie eine API für benutzerdefinierte Integrationen.

Databox bringt automatisiertes Reporting für Teams, die KPIs aus mehreren Quellen in Echtzeit überwachen möchten. Es eignet sich besonders für Marketing- und Vertriebsleiter, die eine einheitliche Dashboard-Ansicht und individuelle Leistungsübersichten ohne Programmierung benötigen.

Für wen ist Databox am besten geeignet?

Marketing- und Vertriebsteams in mittelständischen Unternehmen, die eine automatisierte Möglichkeit suchen, Geschäftskennzahlen bereichsübergreifend zu visualisieren und zu teilen.

Warum Databox eine gute Alternative zu ThoughtSpot ist

Ich habe mich für Databox entschieden, weil es die Berichtserstellung automatisiert, die sonst wöchentlich manuell angefertigt werden müsste. Besonders gefällt mir das Scorecards-Feature, das geplante KPI-Zusammenfassungen direkt per E-Mail oder Slack an Stakeholder liefert, sodass die Führungsebene immer einen aktuellen Überblick hat, ohne sich ins Dashboard einloggen zu müssen. 

Mein Team nutzt außerdem die Ziel-Funktion, um Zielvorgaben anhand von Echtzeit-Metriken zu setzen, wodurch Fortschritte in Besprechungen einfach dargestellt werden können, ohne Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzutragen. In der Praxis bedeutet das, dass ich weniger Zeit mit der Berichtserstellung verbringen und mehr Zeit damit, die eigentlichen Zahlen zu diskutieren.

Databox Hauptfunktionen

• No-Code Dashboard-Builder: Ziehen Sie Metriken per Drag-and-drop auf vollständig anpassbare Dashboards – ganz ohne Programmierkenntnisse.
• Anomalie-Erkennung: Databox weist darauf hin, wenn eine Metrik vom üblichen Leistungsmuster abweicht, sodass Sie rechtzeitig handeln können, bevor größere Probleme entstehen.
• Leistungsprognosen: Sehen Sie die projizierten Best- und Schlechtfall-Szenarien für jede Metrik auf Basis historischer Trenddaten.
• Data Stories: Betten Sie dynamische Elemente wie Live-Metriken, Zeiträume und prozentuale Veränderungen direkt in den Berichtstext ein.

Databox-Integrationen

Databox bietet über 130 native Integrationen, darunter Google Analytics, HubSpot, Salesforce, Google Ads, Mailchimp, Shopify, QuickBooks, Freshdesk und Stripe. Weitere Integrationen sind über Zapier und eine API möglich.

Domo ist eine cloud-native Analyseplattform, die für Teams entwickelt wurde, die Daten aus Hunderten von SaaS- und Business-Apps vereinheitlichen und analysieren müssen. Meiner Meinung nach eignet sich Domo besonders für schnell wachsende Unternehmen, die Geschäftsanwendern ermöglichen wollen, Dashboards selbst zu erstellen und Reporting-Workflows zu automatisieren, ohne IT-Engpässe.

Für wen ist Domo am besten geeignet?

Business-Operations- und IT-Teams in großen oder mittelständischen Unternehmen, die cloudbasierte Datenanalyse zentralisieren und automatisieren wollen.

Warum Domo eine gute Alternative zu ThoughtSpot ist

Ich habe Domo wegen seiner umfangreichen Connector-Bibliothek ausgewählt, die über 1.000 vorgefertigte Verbindungen zu Cloud-Apps wie Salesforce, Slack, Google Analytics und Facebook Ads umfasst—so können Live-Daten ohne individuelle ETL-Pipelines eingebunden werden. Besonders hilfreich finde ich das Beast Mode-Feature von Domo, mit dem ich berechnete Felder direkt auf den verbundenen Datensätzen erstellen kann, ohne die Quelldaten zu verändern. 

In der Praxis bedeutet das, dass mein Team passgenaue Kennzahlen für unsere Reporting-Anforderungen ergänzen und sofort über alle Dashboards teilen kann. Domo ist zudem mobil optimiert, sodass Stakeholder auf jedem Gerät auf Live-Dashboards zugreifen können, ohne an Interaktivität zu verlieren.

Domo Hauptfunktionen

• Nachverfolgung der Datenherkunft: Verfolgen Sie, wie Daten von der Quelle über Transformationsprozesse bis hin zur finalen Dashboard-Ausgabe fließen.
• Geplante Berichtszustellung: Automatisches Versenden von Dashboard-Snapshots an Stakeholder per E-Mail nach einem definierten Zeitplan.
• Dashboard-Builder mit Kartenlayout: Dashboards können mit einzelnen Visualisierungskarten zusammengestellt werden, die sich pro Nutzer filtern und anpassen lassen.
• Domo Everywhere: Live-Domo-Dashboards und Datenerlebnisse können direkt in externe Websites oder kundenorientierte Produkte eingebettet werden.

Domo Integrationen

Domo bietet native Integrationen mit Salesforce, Google Analytics, Amazon Redshift, Snowflake, QuickBooks, Box, Microsoft 365, Shopify, Adobe Analytics und Zendesk.

Sisense ist eine Datenanalyseplattform, die für Produkt- und Entwicklungsteams konzipiert wurde, die Analysen direkt in ihre Apps oder Arbeitsabläufe einbetten müssen. Wenn Sie das gesamte Datenerlebnis für Ihre Nutzer steuern möchten, bietet diese Plattform Ihnen End-to-End-Tools für die individuelle Bereitstellung von Analysen.

Für wen ist Sisense am besten geeignet?

Mittelständische und große Produktteams, die Analysen in B2B-SaaS, IoT- oder branchenspezifische Softwareplattformen integrieren.

Warum Sisense eine gute ThoughtSpot-Alternative ist

Ich habe Sisense speziell für Teams ausgewählt, die Analysen direkt in ihre eigenen Produkte einbetten müssen. Das Compose SDK ist hierbei das herausragende Werkzeug – es handelt sich um ein Entwickler-Toolkit, mit dem Sie Analysen mittels Code-First-Ansatz modular und individuell mit React, Angular, Vue oder TypeScript erstellen und einbetten können, ohne auf vorgefertigte Dashboards angewiesen zu sein. 

Ich schätze außerdem, dass Sisense.JS meinem Team eine feingranulare Kontrolle über einzelne Widgets und Filter ermöglicht, sodass wir das Look & Feel unserer App exakt nachbilden können. White-Label-Designs, rollenbasierter Zugriff und Multi-Tenant-Architektur sorgen dafür, dass wir es Kunden bereitstellen können, ohne Daten zwischen einzelnen Accounts aufzudecken.

Schlüsselmerkmale von Sisense

• Abfragen in natürlicher Sprache: Stellen Sie mit dem integrierten Assistenten Fragen in Alltagssprache und erhalten Sie Visualisierungen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
• Datenmodellierungs-Tool: Kombinieren und modellieren Sie Daten aus mehreren Quellen direkt in der Plattform – ganz ohne eigenes Data-Engineering-Team.
• 400+ Datenkonnektoren: Stellen Sie eine Verbindung zu über 400 Datenquellen her, mit der Option, Daten in Sisense zu konsolidieren oder eine Live-Verbindung zu Ihrem Datenlager aufrechtzuerhalten.
• MCP-Server-Konnektivität: Verbinden Sie externe KI-Tools mit Ihren regulierten Sisense-Datenmodellen über den MCP-Server für plattformübergreifende, KI-gesteuerte Analysen.

Sisense-Integrationen

Sisense bietet native Integrationen mit Salesforce, Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Azure Synapse, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, SAP HANA, Microsoft SQL Server und eine REST-API für individuelle Integrationen.

Sigma ist eine Cloud-Analytics-Plattform, die für Teams entwickelt wurde, die eine tabellenkalkulationsähnliche Oberfläche für fortgeschrittene Datenanalysen bevorzugen. Sie ist eine attraktive Option für Analysten und Geschäftsbenutzer, die direkten Zugriff auf kontrollierte Cloud-Daten wünschen, ohne auf SQL angewiesen zu sein.

Für wen eignet sich Sigma am besten?

Datenanalysten und Geschäftsteams in mittelständischen und großen Unternehmen, die tabellenkalkulationsähnliche Analysen direkt auf Cloud-Datenlagern suchen.

Warum Sigma eine gute Alternative zu ThoughtSpot ist

Ich habe Sigma ausgewählt, weil es Analysten ermöglicht, direkt auf Live-Daten aus Cloud-Datenbanken mit einer vertrauten Tabellenkalkulations-Oberfläche zu arbeiten, was den Flaschenhals beseitigt, auf BI-Entwickler für die Erstellung von Views warten zu müssen. Mein Team nutzt das Workbook-Modell von Sigma, um Millionen von Zeilen in Echtzeit zu analysieren, ohne SQL schreiben zu müssen, was Ad-hoc-Datenanalysen deutlich beschleunigt. 

Ich schätze außerdem die eingebetteten Analytics-Funktionen, mit denen wir interaktive Daten-Auswertungen direkt in interne Tools und kundenorientierte Produkte einbinden können. In der Praxis bedeutet das, dass mein Team Stakeholdern direkten Zugriff auf Live-Daten geben kann, ohne Dashboards in einer separaten Reporting-Schicht neu aufbauen zu müssen.

Wichtige Funktionen von Sigma

• Eingabetabellen: Erstellen Sie Tabellen und schreiben Sie Daten direkt aus einem Sigma-Workbook zurück in Ihr Data Warehouse.
• Versionskontrolle: Verfolgen Sie Änderungen an Workbooks und stellen Sie frühere Versionen wieder her, ohne die Plattform zu verlassen.
• Individuelle Visualisierungen: Erstellen Sie Diagramme und Pivot-Tabellen auf Basis von Live-Daten aus dem Data Warehouse mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche.
• Sicherheitsrichtlinien auf Zeilenebene: Steuern Sie den Datenzugriff auf Benutzerebene, ohne Datensätze duplizieren oder separate Berechtigungen verwalten zu müssen.

Sigma-Integrationen

Sigma bietet native Integrationen mit Google Cloud, Snowflake, Databricks und Azure. 

Power BI sticht hervor für Teams, die Echtzeit-Dashboards und schnelle Verbindungen zu Daten in ihrem gesamten Unternehmen benötigen. Wenn Sie intensiv im Microsoft-Ökosystem arbeiten, hilft Ihnen diese Plattform, weit verstreute Geschäftsdaten ohne aufwändige Einrichtung in umsetzbare Berichte zu verwandeln.

Für wen ist Power BI am besten geeignet?

Manager und Analysten in Unternehmen, die Microsoft 365 nutzen und eine unternehmensweite Datenvisualisierung und Berichterstattung wünschen.

Warum Power BI eine gute Alternative zu ThoughtSpot ist

Ich habe Power BI für diese Liste ausgewählt, weil es sich so nahtlos in eine Microsoft 365-Umgebung einfügt. Mein Team nutzt Power BI, um Live-Daten direkt aus Excel, SharePoint und Teams abzurufen und erstellt Berichte, ohne das Microsoft-Ökosystem zu verlassen. Besonders gefällt mir die DirectQuery-Funktion, mit der wir uns mit Live-Datenquellen verbinden können, sodass unsere Dashboards immer die aktuellen Zahlen widerspiegeln. 

In der Praxis bedeutet das, dass mein Team die manuellen Datenexporte, die bei ThoughtSpot manchmal erforderlich sind, überspringen kann und direkt interaktive, teilbare Berichte erstellt.

Power BI Schlüsselfunktionen

• Fragen & Antworten in natürlicher Sprache: Stellen Sie Fragen zu Ihren Daten in normalem Deutsch und erhalten Sie sofort Visualisierungen, ohne Abfragen schreiben zu müssen.
• Individuelle Dashboards: Erstellen und arrangieren Sie interaktive Visualisierungen, KPIs und Diagramme in einer Ansicht, die speziell auf Ihre Berichtsanforderungen zugeschnitten ist.
• Sicherheitsrichtlinien auf Zeilenebene: Steuern Sie, welche Benutzer im freigegebenen Bericht auf bestimmte Daten zugreifen dürfen – basierend auf definierten Rollen.
• Berichte mit Seitenaufteilung: Erstellen Sie druckfertige, pixelgenaue Berichte, die für strukturierte, mehrseitige Datenausgaben gedacht sind.

Power BI Integrationen

Power BI verfügt über native Integrationen im gesamten Microsoft-Universum, einschließlich Microsoft 365 und Azure. Sie können es mit Datenquellen wie Microsoft Access, SharePoint, SQL Server, Exchange Server und Microsoft Entra ID verbinden. Für individuelle Integrationen steht eine API zur Verfügung.

Apache Superset ist eine Open Source BI-Plattform, die sich an Daten-Teams und Ingenieure richtet, die mehr Flexibilität im Entwurf und Teilen von Dashboards wünschen. Wenn Sie vollständige Kontrolle über individuelle Visualisierungen und eine kostenfreie Lösung für Business Intelligence suchen, ist Superset eine starke Option.

Für wen ist Apache Superset am besten geeignet?

Dateningenieure und Analyse-Teams in Organisationen, die Open Source BI-Tools mit umfangreichen Anpassungsmöglichkeiten und Optionen zur Selbst-Hosting suchen.

Warum Apache Superset eine gute Alternative zu ThoughtSpot ist

Ich habe Apache Superset ausgewählt, weil das Open Source-Modell meinem Team die volle Kontrolle darüber gibt, wie wir unsere Analyseumgebung aufbauen, bereitstellen und erweitern. Ich schätze, dass Superset mehr als 40 Diagrammtypen unterstützt, und ich kann vollständig eigene Visualisierungen über das Plugin-Framework erstellen – etwas, das die meisten gehosteten BI-Tools schlichtweg nicht erlauben. 

Mein Team nutzt außerdem das SQL Lab-Feature, um direkt Abfragen gegen unsere angebundenen Datenbanken zu schreiben und auszuführen, womit explorative Analysen ganz nah an den Daten bleiben, ohne den Umweg über eine proprietäre Ebene zu gehen. Für Teams, die die Plattform auf eigener Infrastruktur betreiben, ist diese Flexibilität schwer zu bieten.

Apache Superset Schlüsselfunktionen

• Zeilenbasierte Sicherheit: Zugriff auf Daten kann anhand der Benutzerrolle direkt in Dashboards eingeschränkt werden.
• Native Datenbankanbindung: Verbindung zu dutzenden SQL-kompatiblen Datenbanken, darunter PostgreSQL, MySQL, BigQuery und Snowflake.
• Dashboard-Filterkontrollen: Interaktive Cross-Filter-Kontrollen für das gleichzeitige Filtern von Daten über mehrere Diagramme hinweg.
• Eingebettete Analysen: Dashboards lassen sich mit der integrierten Einbettungsfunktion von Superset in externe Anwendungen einbinden.

Apache Superset Integrationen

Apache Superset bietet native Integrationen mit PostgreSQL, MySQL, Google BigQuery, Snowflake, Presto, Amazon Redshift, Apache Druid, Apache Hive und Microsoft SQL Server. Eine API steht für individuelle Integrationen zur Verfügung.

Qlik Cloud Analytics ist eine Reporting- und Analyseplattform, die für Teams und Unternehmen entwickelt wurde, die eine dynamischere Datenentdeckung als herkömmliche Dashboards benötigen. Sie eignet sich besonders für Analysten und Führungskräfte, die Antworten aus großen oder komplexen Datensätzen ohne Engpässe benötigen.

Für wen ist Qlik Cloud Analytics am besten geeignet?

Datenanalysten und Business-Intelligence-Teams in mittelständischen bis großen Unternehmen, die eine leistungsfähige Self-Service-Erkundung über mehrere Datenquellen hinweg benötigen.

Warum Qlik Cloud Analytics eine gute Alternative zu ThoughtSpot ist

Ich habe mich für Qlik Cloud Analytics wegen seiner assoziativen Analyse-Engine entschieden, die es von den meisten ThoughtSpot-Alternativen abhebt. Im Gegensatz zu abfragebasierten Tools verfolgt Qliks Engine Beziehungen zwischen allen Datenpunkten gleichzeitig—wenn ich also einen Wert in einem Diagramm anklicke, aktualisieren sich alle anderen Visualisierungen und zeigen, was zugeordnet und was ausgeschlossen ist. 

Dieses Maß an Interaktivität bringt Muster zum Vorschein, die ein Standard-Such- oder Dashboard-Ansatz übersehen würde. Besonders schätze ich auch die integrierte prädiktive Analytik, mit der mein Team maschinelle Lernmodelle erstellen und bereitstellen kann, ohne Code zu schreiben.

Qlik Cloud Analytics Hauptfunktionen

• Erweiterte Analytik: Qliks KI-Engine erkennt automatisch Erkenntnisse und Auffälligkeiten in Ihren Daten.
• Multi-Cloud-Datenkonnektivität: Verbinden Sie sich mit Data Warehouses, Datenbanken und SaaS-Quellen, ohne Daten manuell exportieren zu müssen.
• Kollaborative Analysebereiche: Teilen und entwickeln Sie Apps und Berichte gemeinsam in organisierten Teamarbeitsbereichen.
• No-Code-Datenaufbereitung: Transformieren, kombinieren und bereinigen Sie Datenquellen direkt in der Plattform.

Qlik Cloud Analytics Integrationen

Qlik Cloud Analytics bietet native Integrationen mit Salesforce, Snowflake, Databricks, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Oracle Database, SAP und verbindet sich mit Datenquellen im gesamten Microsoft-Ökosystem, einschließlich Microsoft 365 und Azure. Für individuelle Integrationen steht eine API zur Verfügung.

Zenlytic ist eine KI-gestützte Analyseplattform, die für Geschäftsteams entwickelt wurde, die Fragen in natürlicher Sprache stellen und sofort datenbasierte Antworten erhalten möchten. Wenn Sie nicht-technischen Anwendern Self-Service-Reporting ermöglichen möchten, macht Zenlytic Live-Dateneinblicke für alle zugänglich.

Für wen ist Zenlytic am besten geeignet?

Teams im E-Commerce oder Konsumgütermarken, die direkten Zugang zu Datenantworten wünschen, ohne sich auf technische Analysten verlassen zu müssen.

Warum Zenlytic eine gute ThoughtSpot-Alternative ist

Ich habe Zenlytic insbesondere ausgewählt, weil die KI nicht einfach an ein traditionelles BI-Tool angehängt ist – sie bildet das Fundament der gesamten Plattform. Zoë, die KI-Analystin von Zenlytic, versteht den Geschäftskontext über eine semantische Schicht, die die Definitionen Ihrer Kennzahlen lernt, während Ihr Team Fragen stellt. Das bedeutet, wenn ich eine Folgefrage wie 'Warum ist das letzten Dienstag gesunken?' stelle, behält Zoë den Kontext aus der vorherigen Abfrage und beginnt nicht von vorn. Besonders schätze ich auch die Clarity Engine, die jede Abfrage auf eine gesteuerte semantische Schicht abbildet und so Halluzinationen verhindert – eine Herausforderung, mit der viele KI-Analysewerkzeuge noch immer kämpfen. Für Teams, bei denen Datenvertrauen nicht verhandelbar ist, ist das ein bedeutendes Unterscheidungsmerkmal.

Zenlytic-Hauptfunktionen

• Dynamische Dashboards: Daten in Echtzeit innerhalb jeder Dashboard-Ansicht aufschlüsseln, pivotieren und detailliert analysieren.
• Zugriffsrechte auf Zeilen- und Spaltenebene: Genaue Steuerung, welche Nutzer welche Datenfelder oder -einträge sehen dürfen.
• dbt-Integration: Verbinden Sie Zenlytic direkt mit Ihrem bestehenden dbt-Projekt, um Kennzahlendefinitionen synchron zu halten.
• Geplante Dashboard-Zustellung: Richten Sie Dashboards ein, die automatisch in regelmäßigen Abständen an Stakeholder verschickt werden.

Zenlytic-Integrationen

Zenlytic bietet native Integrationen mit Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift und Google Sheets. Für eigene Integrationen steht eine API zur Verfügung.