5. November 2025 • 6 Min. Lesezeit

Die wichtigsten Tools für Business Analytics 2025

Die Toollandschaft im Bereich Business Analytics ändert sich ständig. Welche Tools sollten Sie 2025 beherrschen, um als Data Analyst erfolgreich zu sein? Dieser Artikel gibt Ihnen einen umfassenden Überblick.

1. Microsoft Excel - Der Klassiker

Excel mag altmodisch erscheinen, ist aber nach wie vor das am häufigsten verwendete Analysetool in österreichischen Unternehmen.

Was Sie können sollten:

• Pivot-Tabellen für schnelle Datenanalysen
• SVERWEIS und XVERWEIS für Datenverknüpfungen
• Bedingte Formatierung für Datenvisualisierung
• Power Query für Datenaufbereitung
• Makros und VBA für Automatisierung

Einstiegshürde: Niedrig | Marktrelevanz: Sehr hoch

2. SQL - Die Sprache der Daten

SQL (Structured Query Language) ist unverzichtbar für jeden Data Analyst. Fast alle Unternehmensdaten liegen in relationalen Datenbanken.

Wichtige SQL-Konzepte:

• SELECT, FROM, WHERE - Grundlegende Abfragen
• JOINs - Verknüpfung mehrerer Tabellen
• GROUP BY und Aggregationsfunktionen
• Subqueries und CTEs (Common Table Expressions)
• Window Functions für fortgeschrittene Analysen

Einstiegshürde: Mittel | Marktrelevanz: Sehr hoch

3. Power BI - Microsofts BI-Plattform

Power BI hat sich in Österreich als führendes Business Intelligence Tool etabliert, besonders in Unternehmen, die bereits Microsoft-Produkte nutzen.

Kernfunktionen:

• Interaktive Dashboards erstellen
• DAX für Berechnungen und Kennzahlen
• Datenmodellierung und Beziehungen
• Power Query für ETL-Prozesse
• Integration mit Excel und anderen Datenquellen

Einstiegshürde: Mittel | Marktrelevanz: Sehr hoch (Österreich)

4. Tableau - Der Visualisierungsspezialist

Tableau ist bekannt für seine benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarken Visualisierungsmöglichkeiten.

Vorteile von Tableau:

• Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche
• Exzellente Visualisierungsmöglichkeiten
• Schnelle Prototyping-Fähigkeiten
• Große Community und Ressourcen

Einstiegshürde: Niedrig | Marktrelevanz: Hoch

5. Python - Die Programmiersprache für Data Science

Python hat sich als Standard für fortgeschrittene Analytics und Data Science etabliert.

Wichtige Python-Libraries:

• Pandas: Datenmanipulation und -analyse
• NumPy: Numerische Berechnungen
• Matplotlib/Seaborn: Datenvisualisierung
• Scikit-learn: Machine Learning
• Jupyter Notebooks: Interaktive Analyseumgebung

Einstiegshürde: Hoch | Marktrelevanz: Steigend

6. Google Analytics - Web Analytics Standard

Für alle, die im digitalen Marketing oder E-Commerce arbeiten, ist Google Analytics unverzichtbar.

Wichtige Kenntnisse:

• Tracking-Setup und Implementierung
• Benutzerdefinierte Berichte erstellen
• Conversion-Tracking und Funnel-Analyse
• Integration mit anderen Tools (Google Ads, Search Console)

Einstiegshürde: Niedrig-Mittel | Marktrelevanz: Hoch (E-Commerce, Marketing)

7. Git & GitHub - Versionskontrolle

Auch für Analysten wird Versionskontrolle immer wichtiger, besonders wenn Sie mit Code arbeiten.

Grundlegende Git-Konzepte:

• Repositories erstellen und klonen
• Commits und Branches
• Zusammenarbeit im Team
• Code-Review und Pull Requests

Welche Tools sollten Sie priorisieren?

Für Einsteiger empfehlen wir diese Lernreihenfolge:

1. Excel: Lernen Sie die Basics professionell
2. SQL: Unverzichtbar für Datenzugriff
3. Power BI oder Tableau: Wählen Sie eines und werden Sie darin gut
4. Python: Steigen Sie ein, wenn Sie die Basics beherrschen

Trends für 2025 und darüber hinaus

KI-gestützte Analytics Tools

Tools wie Microsoft Copilot in Power BI oder Tableau Pulse nutzen KI, um Analysen zu automatisieren und Insights zu generieren.

Cloud-basierte Plattformen

Snowflake, BigQuery und andere Cloud Data Warehouses gewinnen an Bedeutung.

Automatisierung

Tools für Workflow-Automatisierung (Power Automate, Alteryx) werden wichtiger.

Fazit

Die Auswahl der richtigen Tools hängt von Ihrer Branche, Ihren Karrierezielen und dem Unternehmensumfeld ab. In Österreich sind Excel, SQL und Power BI die wichtigsten Tools für den Einstieg.

Wichtiger als die Beherrschung aller Tools ist es, die analytischen Grundprinzipien zu verstehen. Tools ändern sich, aber die Fähigkeit, Fragen zu stellen, Daten zu interpretieren und Insights zu kommunizieren, bleibt wertvoll.