Die besten Sisense-Alternativen 2026: 15 Tools für Embedded und interne Analytics

Von Camellia · Aktualisiert am 26. August 2026

Luzmo ist die beste Sisense-Alternative für ein Produktteam, das kundenseitige Dashboards in der eigenen SaaS-App ohne Platzlizenzen ausliefert, GoodData kommt am nächsten, wenn Sie Multi-Tenant-Analytics mit Governance brauchen, die als Code verwaltet wird, und Microsoft Power BI ist die stärkste Wahl für ein internes BI-Team, das Sisense für das Reporting im eigenen Haus gekauft hat und nun einen Preis pro Nutzer will, den es von einer Webseite ablesen kann. Jedes Tool unten wird danach bewertet, welche dieser beiden Aufgaben es tatsächlich erfüllt, und jeder Preis stammt Stand August 2026 von der eigenen Preisseite des Anbieters.

Diese Aufteilung wiegt hier schwerer als in jeder anderen Shortlist zu Alternativen, weil Sisense zwei Zielgruppen bedient, die nach völlig unterschiedlichen Dingen suchen. Produkt- und Engineering-Verantwortliche haben es gekauft, um Dashboards im White-Label-Betrieb in eine kundenseitige Anwendung einzubauen, und ihr eigentliches Vergleichsfeld sind die Embedded-Analytics-Anbieter. Interne BI-Teams haben es gekauft, um das Reporting im eigenen Haus zu betreiben, und ihr Vergleichsfeld sind Power BI, Tableau und die übrigen internen Plattformen. Die Abschnitte 1 bis 9 unten sind für die erste Gruppe, die Abschnitte 10 bis 15 für die zweite, und jeder sagt klar, für welchen Leser er geschrieben ist. Wenn Sie die Kategorie noch nicht eingegrenzt haben, beginnen Sie mit der Übersicht zu Business-Intelligence-Tools.

Wichtige Fakten

• Gartner prognostiziert, dass bis 2027 75 % der neuen Analytics-Inhalte durch generative KI für intelligente Anwendungen kontextualisiert werden, statt in einem eigenständigen BI-Tool konsumiert zu werden (Gartner, Juni 2025).
• 76 % der Organisationen nutzen Embedded Analytics bereits intern, laut der Embedded-Analytics-Umfrage 2026 von Reveal (Reveal).
• 31,4 % der Organisationen geben an, Embedded Analytics gezielt zur Erzielung höherer Umsätze zu nutzen, und 62 % schreiben Embedded Analytics oder BI einen Beitrag zu Produktivitätsgewinnen zu, laut der Umfragereihe von Reveal (Reveal).
• Sisense veröffentlicht keinen Preis, und Benchmark-Daten Dritter beziffern den durchschnittlichen jährlichen Sisense-Vertrag auf $56.831 bei 126 Abschlüssen, in einer Spanne von 18.139 bis 178.681 $ (berichtet von Vendr, Februar 2026). Diese fast zehnfache Spanne ist das, was ein reines Angebotsmodell aus Käufersicht bedeutet.
• Der weltweite Markt für BI-Software soll 2026 $43,7 Milliarden erreichen und bis 2033 mit einer CAGR von 9,3 % wachsen (Grand View Research).

Schnellvergleichstabelle

Zwei Sisense-Käufer, zwei völlig verschiedene Shortlists

Klären Sie vor jedem Vergleich, welcher Käufer Sie sind. Sisense steht an einer ungewöhnlichen Stelle, weil es tatsächlich beide bedient, und eine Shortlist für den falschen Käufer kostet ein ganzes Quartal.

Wenn Sie der erste Käufer sind, springen Sie zu Abschnitt 1. Wenn Sie der zweite sind, beginnen die internen Plattformen bei Abschnitt 10, und die ehrliche Antwort lautet, dass Sie wahrscheinlich schon bei der Wahl von Sisense zu viel gekauft haben: Eine Embedded-Plattform bringt Multi-Tenancy und SDK-Maschinerie mit, die Sie nie genutzt haben.

Warum Sisense-Shortlists 2026 wieder aufgemacht werden

Beginnen wir mit dem, was Sisense richtig macht, denn Teams evaluieren durchaus weg und kommen zurück. ElastiCube ist ein echtes architektonisches Alleinstellungsmerkmal: eine spaltenorientierte In-Memory-In-Chip-Engine, die Daten vorverarbeitet und komprimiert, sodass eingebettete Dashboards bei vielen gleichzeitigen Mandanten schnell bleiben, ohne bei jedem Klick eine Quelldatenbank zu belasten. Auch die White-Label-Tiefe ist real. Das Compose SDK gibt Kontrolle auf Komponentenebene statt eines iframes, und Sisense liefert dafür weiter nach: mit einem MCP Server im Release 2026.1 sowie einem Plugin-Framework für das Compose SDK und einem einbettbaren Assistenten in 2026.2 (Sisense-Produktüberblick, 2026.2). Für ein Produktteam, das Analytics wie eine native Funktion aussehen und sich verhalten lassen muss, ist das nicht wenig.

Warum werden die Shortlists dann trotzdem wieder aufgemacht?

Nirgends ist ein Preis veröffentlicht. Die Preisseite nennt zwei Tarife, Self-Serve und Enterprise („auf Ihre Spezifikationen zugeschnitten"), mit kostenloser Testphase, einem Button „Sprechen Sie mit uns" und bei keinem von beiden einem Dollarbetrag. Jede Evaluierung beginnt mit einem Vertriebsgespräch, was bei der Vertragsverlängerung in Ordnung ist und schmerzhaft, wenn Sie in einem Planungszyklus eine Build-or-Buy-Entscheidung dimensionieren. Benchmark-Daten Dritter zeigen den Effekt: Vendr berichtet von einem durchschnittlichen jährlichen Sisense-Vertrag von $56.831 bei 126 Abschlüssen, in einer Spanne von 18.139 bis 178.681 $. Zwei ähnliche Unternehmen können sehr unterschiedliche Beträge zahlen, und Sie können nicht vorab wissen, welches von beiden Sie sein werden.

ElastiCube ist eine Datenschicht, die Sie selbst besitzen müssen. Die Engine, die Sisense schnell macht, ist auch eine zweite Kopie Ihrer Daten, und jemand muss sie modellieren, ihre Builds planen, sie dimensionieren und synchron halten. Teams, die nach Sisense ein Cloud-Warehouse eingeführt haben, stellen oft fest, dass sie dieselben Joins doppelt pflegen, einmal in dbt und einmal in einem ElastiCube. Diese Duplizierung ist der häufigste technische Grund, warum ein Vertrag neu geprüft wird.

Warehouse-native Konkurrenten überspringen diese Schicht komplett. Luzmo, Explo, Sigma und die Direct-Query-Modi von Qlik lesen Snowflake, BigQuery oder Databricks live. Kein Cube zu bauen, kein Aktualisierungsfenster zu betreuen, und die eigenen Zugriffskontrollen Ihres Warehouses gelten durchgehend.

KI-Funktionen kommen mit einem zweiten Zähler. Sisense Managed LLM ist an Sisense Credits gekoppelt, ein Verbrauchsmodell für KI-Ausgaben. Als Abrechnungsdesign vernünftig, und eine weitere Variable, die Sie prognostizieren müssen, zusätzlich zu einem Vertrag, den Sie ohnehin nicht prognostizieren konnten.

Für einen direkten Dreiervergleich, wie Sisense gegenüber zwei benachbarten Plattformen abschneidet, siehe Qlik Cloud Analytics vs ThoughtSpot vs Sisense.

Wer einen Preis veröffentlicht und wer nicht

Das ist die Tabelle, die die meisten Sisense-Aussteiger tatsächlich wollen, denn die Preisintransparenz ist meist der Grund, warum die Suche begann. Sechs der sechzehn auf dieser Seite besprochenen Plattformen veröffentlichen nichts, wogegen sich budgetieren ließe, und zwei weitere veröffentlichen nur die Hälfte dessen, was Sie brauchen.

Zwei Dinge lassen sich aus dieser Tabelle ablesen. Veröffentlichte Preise korrelieren lose mit der Unternehmensgröße und gar nicht mit der Produktqualität: Luzmo veröffentlicht und Sigma nicht, und beide sind glaubwürdig. Und wenn die Intransparenz selbst Ihr Ausschlusskriterium ist, wird die Embedded-Shortlist schnell kurz, denn Luzmo ist der einzige speziell für Embedding gebaute Anbieter hier, der eine Zahl nennt.

Embedded-first-Alternativen, Abschnitte 1 bis 9

Diese neun sind für den ersten Käufer: Produkt- und Engineering-Verantwortliche, die Analytics in eine kundenseitige Anwendung einbauen. Die ersten vier sind embedded-nativ. Die letzten fünf sind Plattformen mit einer echten Embedding-Story, die an ein breiteres Produkt gekoppelt ist.

1. Luzmo - Der einzige Embedded-Anbieter hier, der einen Preis veröffentlicht

Luzmo (früher Cumul.io) ist für genau eine Aufgabe gebaut: Analytics im Produkt eines anderen SaaS-Anbieters. Es gibt keine Funktionsstufen und keine Platzlizenzen, nur einen Tarif namens Embedded Everywhere. Sie zahlen eine Plattformgebühr plus Nutzung, gemessen in monatlich aktiven Nutzern, KI-Konversationen oder beidem, sodass die Rechnung abbildet, wie viele Ihrer Kunden ein Dashboard öffnen, und nicht, wie viele Konten in Ihrer Datenbank existieren. White Label ist von Anfang an aktiv statt ein Enterprise-Upsell, interne Entwickler sind inbegriffen, und die Einbettungsflächen reichen über die App hinaus in Chat-, MCP- und Agentenkontexte. Die Warp-Datenbeschleunigung deckt im Basistarif 100 Millionen Zeilen ab, Luzmos Antwort auf das Problem, das ElastiCube löst, ohne dass Sie einen Cube besitzen müssen.

Die ehrliche Einschränkung ist der Umfang. Luzmo versucht nicht, Ihre interne Enterprise-BI-Plattform zu sein, und ersetzt keine Sisense-Bereitstellung, die nebenbei das interne Reporting mitträgt.

Preise: Embedded Everywhere ab EUR 1.995/Monat bei jährlicher Abrechnung. Plattformgebühr plus Nutzung (monatlich aktive Nutzer und/oder KI-Konversationen), mit 500 KI-Konversationen und 100 Millionen Zeilen inbegriffen, White Label von Anfang an und ohne Platzlizenzen (Luzmo-Preise).

Am besten geeignet für: SaaS-Produktteams, die kundenseitige Dashboards in Wochen live haben wollen, zu einem Preis, den sie ins Budget schreiben können, bevor sie mit dem Vertrieb sprechen.

Größeneignung: Produktunternehmen mit etwa 20 bis 500 Mitarbeitenden, bei denen die Nutzerzahl Ihre Kundenbasis ist und nicht Ihre Mitarbeiterzahl.

Stage-Fit: In dem Moment, in dem Analytics zu einer Funktion wird, die Sie verkaufen, oder zu einem Hebel für die Kundenbindung statt zu einer internen Reporting-Aufgabe.

2. Explo - Kundenseitige Berichte, ohne ein Reporting-Produkt zu bauen

Explo ist die andere wirklich embedded-native Option auf dieser Liste, und seine Produktlinie liest sich wie eine Checkliste von allem, was ein SaaS-Team am Ende von Hand baut: Dashboard für kundenseitige Analytics, Report Builder AI für die selbstständige Berichtserstellung durch Ihre Endnutzer, Data Share, um Exporte direkt an Kunden zu schicken, Email für die geplante Berichtszustellung, Host zum Einbetten ohne ein separates Portal und Global Datasets als Modellierungsschicht darunter. Beim Report Builder lohnt es sich innezuhalten, denn „unsere Kunden sollen ihre eigenen Berichte bauen können" ist der Funktionswunsch, der aus einem Embed-Projekt von zwei Wochen eines von zwei Quartalen macht.

Der Haken ist derselbe, der Sie hierhergeführt hat: Explo veröffentlicht keinen Preis und verlinkt nur auf eine Testanfrage, die Dimensionierung braucht also ein Vertriebsgespräch. Seine Compliance-Ausrichtung (SOC 2 Type 2, HIPAA, dedizierte und regionsspezifische Hosting-Optionen) deutet darauf hin, dass es an regulierte Käufer verkauft, beruhigend für Healthcare- und Fintech-Produkte und sonst weitgehend irrelevant.

Preise: Kein veröffentlichter Preis. Die Website bietet nur eine Testphase und ein Kontaktformular, ohne Zahlen bei irgendeiner Stufe.

Am besten geeignet für: Produktteams, deren Kunden eigene Berichte bauen und planen müssen, nicht nur ein festes Dashboard ansehen.

Größeneignung: Kleine und mittelgroße Produktunternehmen, grob 10 bis 300 Mitarbeitende, bei denen Engineering-Zeit die knappe Ressource ist.

Stage-Fit: Am stärksten, wenn Berichtswünsche von Kunden schneller in Ihrer Support-Warteschlange landen, als das Engineering sie aufnehmen kann.

3. GoodData - Multi-Tenant-Analytics mit Governance, als Code verwaltet

GoodData wurde im April 2026 in GoodData.AI umbenannt und hat seine Abfrage-Engine auf Open-Source-Komponenten (Apache Arrow, DuckDB, Apache Iceberg) neu aufgebaut, doch sein Angebot an einen Sisense-Interessenten bleibt gleich: ein Headless-Logical-Data-Model mit Governance, das viele Anwendungen und KI-Agenten konsistent abfragen können, verwaltet über einen Analytics-as-Code-Workflow mit CLI und Git-Integration. Wenn der Reiz von ElastiCube „ein Modell mit Governance für jeden Mandanten" war, ist dies der philosophisch nächste Ersatz, ausgedrückt als prüfbarer Code statt als Cube, den Sie in einer Oberfläche neu bauen. Gartner stufte GoodData im Magic Quadrant 2026 für Analytics- und BI-Plattformen von Niche Player auf Visionary hoch.

Das Preismodell ist der Teil, der für einen Embedded-Käufer am relevantesten ist. Professional wird pro Workspace bepreist: eine Plattformgebühr plus die Zahl der Workspaces, mit unbegrenzten Nutzern und unbegrenzten Daten darin. Da ein Workspace meist einem Mandanten entspricht, skaliert Ihre Rechnung damit, wie viele Kunden Sie bedienen, und nicht damit, wie viele Personen sich einloggen, die sauberste Entsprechung zur Embedded-Wirtschaftlichkeit auf dieser Seite. GoodData veröffentlicht die Zahlen nicht, Sie brauchen also weiterhin das Vertriebsgespräch, aber die Form der Rechnung ist vorab bekannt.

Preise: Kein veröffentlichter Preis. Professional gilt pro Workspace (Plattformgebühr plus Zahl der Workspaces, unbegrenzte Nutzer und Daten, eine Umgebung); Enterprise ist eine individuelle, anwendungsfallbasierte Preisgestaltung mit drei Umgebungen und einem Uptime-SLA von 99,5 %. KI-Abfragen, dedizierte Cluster, Multi-Region und selbst gehostete Bereitstellung sind Add-ons nach Bedarf (GoodData-Preise).

Am besten geeignet für: SaaS-Unternehmen mit vielen Mandanten, die ein versioniertes Modell mit Governance wollen, das jeden Kunden und jeden KI-Agenten bedient.

Größeneignung: Überall dort, wo die Mandantenzahl relevant ist, von Dutzenden Kunden bis zu Enterprise-Plattformen mit Tausenden.

Stage-Fit: Sobald Analytics über mehrere Anwendungen und Oberflächen hinweg konsistent bleiben muss, nicht nur in einem Dashboard.

4. Domo (Domo Everywhere) - Kostenlose Plätze, gemessener Verbrauch

Domo kehrt die Lizenzfrage komplett um: Es berechnet überhaupt keine Nutzerplätze. Das Produkt ist ein jährlich zugesagter Pool von Verbrauchs-Credits, der für Speicher, Tabellenaktualisierungen, Workflows und ML-Inferenz ausgegeben wird. Domo Everywhere ist die Einbettungs- und Verteilungsschicht, und die Kombination ist für eine bestimmte Problemform wirklich attraktiv, nämlich Dashboards an eine große und unvorhersehbare Endkundenbasis auszuliefern, bei der Sie nicht prognostizieren können, wie viele namentliche Nutzer es nächstes Jahr geben wird. Wenn Ihr Sisense-Angebot mit den Mandanten skalierte und Sie das hassten, wirken kostenlose Plätze wie ein offensichtlicher Gewinn.

Der Kompromiss ist, dass die Credit-Prognose eine eigene Disziplin ist. Ein schwerer Workflow, ein aggressiver Aktualisierungsplan oder eine neue ML-Pipeline verschieben den Verbrauch auf eine Weise, wie es eine Rechnung pro Platz nie täte, und Domo veröffentlicht keinen Preis, keine Tarifnamen und keine Zahlen, sodass die erste Schätzung aus einem Vertriebsgespräch stammt und nicht aus Arithmetik. Eine ausführlichere Betrachtung finden Sie in unserem Leitfaden zu Domo-Alternativen.

Preise: Kein veröffentlichter Preis. Plätze sind kostenlos; das Produkt ist ein jährlich zugesagter Pool von Verbrauchs-Credits, der jeden Abrechnungszyklus aufgefüllt wird.

Am besten geeignet für: Organisationen, die Dashboards an eine große oder unvorhersehbare Endkundenbasis verteilen, bei der das Zählen von Plätzen die falsche Einheit wäre.

Größeneignung: Fast jede Größe, weil der Verbrauch und nicht die Mitarbeiterzahl die Budgetgröße ist.

Stage-Fit: Sobald breite Verteilung wichtiger ist als tiefe, als Code verwaltete Modellierung.

5. Qlik Cloud Analytics - Kapazitätspreise mit einem modernen Embed-Toolkit

Qlik verdient seinen Platz auf einer Embedded-Shortlist aus zwei Gründen. Seine assoziative In-Memory-Engine indiziert Beziehungen über den gesamten Datensatz im Voraus, statt für jeden Pfad vordefinierte Joins zu verlangen, sodass sich ein Drilldown in einer eingebetteten Oberfläche weniger starr anfühlt als ein festes Dashboard. Und die Bibliothek der qlik-embed-Webkomponenten, 2024 eingeführt, hat die älteren Integrationsansätze durch etwas ersetzt, das näher an der Arbeitsweise moderner Frontends liegt, mit gemeinsamen Sitzungen und geringerer Code-Komplexität und Ladezeit, von reinem HTML über React bis Svelte. Qlik Answers ergänzt Abfragen in natürlicher Sprache obendrauf.

Das kommerzielle Modell ist aber die eigentliche Geschichte. Qlik bepreist nach Kapazität, nicht nach Plätzen, und oberhalb der Stufe Starter kosten Nutzer nichts, das Sisense-ähnlichste an ihm, ohne die Intransparenz eines reinen Angebotsmodells. Der Vorbehalt sitzt am unteren Ende der Leiter: Starter begrenzt auf 10 Nutzer und 10 GB und erlaubt keinen Kapazitätszukauf, eine Embedded-Bereitstellung beginnt also realistisch bei Standard. Beachten Sie auch, dass der alte Tarif Qlik Sense Business pro Nutzer abgeschafft ist, jede Qlik-Zahl pro Nutzer in einem älteren Vergleich ist also falsch. Wenn Qlik das bestehende System statt der Kandidat ist, siehe Qlik-Sense-Alternativen.

Preise: Starter $300/Monat bei jährlicher Abrechnung (10 Nutzer, 10 GB, keine zusätzliche Kapazität kaufbar); Standard $825/Monat bei jährlicher Abrechnung (unbegrenzte Nutzer, 25 GB, erweiterbar in 25-GB-Blöcken); Premium $2.750/Monat bei jährlicher Abrechnung (unbegrenzte Nutzer, 50 GB); Enterprise individuell ab 250 GB.

Am besten geeignet für: Teams, die kapazitätsbasierte Wirtschaftlichkeit und ein modernes Embed-Toolkit ohne Vertrag nur auf Anfrage wollen.

Größeneignung: Standard und darüber passen zu Mid-Market und Enterprise. Starter ist eine Evaluierungsstufe, keine Embedding-Stufe.

Stage-Fit: Sobald das Datenvolumen für Sie eine berechenbarere Wachstumsgröße ist als die Nutzerzahl.

6. ThoughtSpot Embedded - Suche in natürlicher Sprache als Produktfunktion

ThoughtSpots Alleinstellungsmerkmal ist die Suche statt Dashboards: Nutzer tippen oder stellen eine Frage, und es fragt das Modell direkt ab, wobei Spotter-KI-Agenten die agentische Seite übernehmen. In Ihr Produkt eingebettet wird das zu einer Funktion, die Sie vermarkten können, denn „fragen Sie Ihre Daten" lässt sich besser vorführen als noch ein Diagrammraster. ThoughtSpots Models (früher Worksheets) sind seine semantische Schicht, exportierbar als TML, und es integriert sich mit dem dbt Semantic Layer, was hilft, wenn Sie nicht mehr zwei Kopien Ihrer Metriklogik pflegen wollen, wie es ElastiCube von Ihnen verlangte.

Heikel wird es bei der kommerziellen Passung für Embedded-Käufer. ThoughtSpot bepreist pro Nutzer: Essentials ab $25/Nutzer/Monat für 5 bis 50 Nutzer, Pro ab $50/Nutzer/Monat bis zu 1.000. Das funktioniert intern sauber und wird schnell teuer, wenn jeder Kunde einen Platz braucht. Die kostenlose Embedded-Developer-Stufe (10 Nutzer, 25 Millionen Zeilen, ein Jahr) ist eine nützliche Evaluierungsstrecke, ändert aber nichts an der Form der Produktionsrechnung.

Preise: Essentials ab $25/Nutzer/Monat bei jährlicher Abrechnung (5 bis 50 Nutzer, bis zu 25 Mio. Zeilen); Pro ab $50/Nutzer/Monat bei jährlicher Abrechnung (bis zu 1.000 Nutzer, 250 Mio. Zeilen, Spotter mit 25 Abfragen pro Nutzer und Monat); Enterprise individuell und unbegrenzt. Embedded-Developer-Stufe ein Jahr kostenlos (10 Nutzer, 25 Mio. Zeilen).

Am besten geeignet für: Produkte, bei denen es ein Alleinstellungsmerkmal ist, Endnutzer Fragen in einfacher Sprache stellen zu lassen, und das den Preis pro Nutzer wert ist.

Größeneignung: Essentials passt zu 5 bis 50 Nutzern, Pro bis zu 1.000. Darüber hinaus sind Sie in einem individuellen Vertrag.

Stage-Fit: Sobald Analytics in natürlicher Sprache eine Wettbewerbsanforderung ist und kein nettes Extra.

7. Metabase - Der günstigste glaubwürdige Weg, mit einem großen Vorbehalt

Metabase ist die erste Anlaufstelle der meisten Teams, wenn das Ziel „weniger ausgeben als für Sisense" lautet, und für Selbst-Hoster ist die Rechnung schwer zu bestreiten: Die Open-Source-Edition ist kostenlos, selbst gehostet, mit unbegrenzten Nutzern und ohne Obergrenze. Sie unterstützt statisches Embedding, interaktives Embedding und ein Embedded-Analytics-SDK, sodass ein kleines SaaS-Team tatsächlich kundenseitige Dashboards ohne Lizenzposten ausliefern kann, vorausgesetzt, jemand verantwortet die Infrastruktur.

Der Vorbehalt ist konkret und teuer, lesen Sie ihn also, bevor Sie einen Business Case bauen. In Metabase Cloud zählen Embed-Viewer als Nutzer. Die Preisseite sagt das direkt: Sowohl Ihr internes Team, das Analytics baut, als auch die Nutzer Ihrer Embeds zählen für Ihre Lizenzstufe. Cloud Starter für $100 pro Monat deckt fünf Nutzer ab. Wenn also 400 Kunden ein eingebettetes Dashboard öffnen, zahlen Sie zusätzlich 400 Nutzer zu je $6 im Monat. Selbst gehostetes Open Source ist die Variante, mit der die Embedded-Wirtschaftlichkeit hier aufgeht, nicht Cloud. Achten Sie auch auf die Abrechnungsgrundlage: Metabase veröffentlicht $100 pro Monat und $90 pro Monat bei jährlicher Zahlung ($1.080 pro Jahr), ein Vergleich, der $90 nennt, und einer, der $100 nennt, beschreiben also denselben Tarif mit unterschiedlichen Bedingungen. Wenn Metabase Ihr bestehendes System ist, siehe Metabase-Alternativen.

Preise: Open Source kostenlos, selbst gehostet, unbegrenzte Nutzer. Cloud Starter $100/Monat oder $90/Monat bei jährlicher Zahlung ($1.080/Jahr) für die ersten 5 Nutzer, zusätzliche Nutzer $6 pro Nutzer/Monat oder $65 pro Nutzer/Jahr. Pro $575/Monat oder $517,50/Monat bei jährlicher Zahlung ($6.210/Jahr) für die ersten 10 Nutzer, zusätzliche Nutzer $12 pro Nutzer/Monat oder $130 pro Nutzer/Jahr. Enterprise individuell, ab $20.000/Jahr. Jährliche Zahlung spart 10 % (Metabase-Preise).

Am besten geeignet für: Kleine SaaS-Teams, die selbst hosten können und eingebettete Dashboards ohne Lizenz pro Kunde wollen.

Größeneignung: Am besten unter etwa 200 Mitarbeitenden. Größere Organisationen wachsen meist aus dem Governance-Modell heraus.

Stage-Fit: Eine natürliche erste Embedded-Analytics-Schicht oder eine bewusste Vereinfachung für ein Team, das nie einen ElastiCube brauchte.

8. Preset (verwaltetes Apache Superset) - Open-Source-Kern, Viewer-Lizenzen in Blöcken

Preset ist verwaltetes Apache Superset, das ursprünglich bei Airbnb gebaute Open-Source-Projekt, und es existiert für Teams, deren eigentlicher Einwand gegen Sisense der Lock-in ist und nicht der Preis. Selbst gehostetes Superset ist dauerhaft kostenlos, wenn Sie den Betrieb selbst übernehmen wollen; Preset nimmt Ihnen den Hosting-Aufwand ab und belässt Sie auf derselben offenen Engine, sodass kein proprietäres Format Ihre Dashboards bei der Vertragsverlängerung als Geisel hält. Supersets Datasets dienen als leichte Modellierungsschicht, und Assets lassen sich für die Versionskontrolle als YAML exportieren.

Fürs Embedding bepreist Preset den Viewer-Zugriff separat und in Blöcken: Embedded Dashboard Viewer Licences beginnen bei $500 pro Monat für 50 Lizenzen. Das ist ein Mittelweg zwischen Metabases Zählung pro Nutzer und Luzmos nutzungsbasierter Plattformgebühr, und er ist planbar, was etwas wert ist. Er begrenzt aber auch, wie elegant Sie skalieren, denn 5.000 eingebettete Viewer bedeuten viele Blöcke. Bei der White-Label-Tiefe liegt Preset hinter den speziell gebauten Embedding-Anbietern, prüfen Sie das also sorgfältig, wenn Analytics vom Rest Ihrer Oberfläche nicht zu unterscheiden sein muss.

Preise: Starter dauerhaft $0, bis zu 5 Nutzer. Professional $20/Nutzer/Monat bei jährlicher Abrechnung ($25/Nutzer/Monat bei monatlicher Abrechnung), unbegrenzte Nutzer. Enterprise individuell. Eingebettete Dashboards sind ein Add-on: Embedded Dashboard Viewer Licences ab $500/Monat für 50 Lizenzen. Selbst gehostetes Apache Superset ist kostenlos und Open Source.

Am besten geeignet für: Engineering-geführte Teams, die eine offene Engine unter ihrer Embedded Analytics wollen, mit planbaren Kosten für Viewer-Lizenzen.

Größeneignung: Starter passt für unter 5 Nutzer. Professional und die Viewer-Blöcke skalieren bis in den Mid-Market.

Stage-Fit: Überall dort, wo die Vermeidung von Lock-in schwerer wiegt als die tiefste White-Label-Kontrolle.

9. Holistics - Modellierung als Code, mit unbegrenzten eingebetteten Viewern

Holistics ist in dieser Gruppe die Option für Modellierungsdisziplin. Seine Analytics Modeling Language (AML) definiert Dimensionen, Kennzahlen und Beziehungen als Code, in Git eingecheckt mit echter bidirektionaler Synchronisierung, Branching und Code-Review. Für ein Team, dessen ElastiCube-Modelle zu einem „niemand weiß genau, wie diese Kennzahl berechnet wird" abgedriftet sind, ist es ein echtes Upgrade und kein Seitwärtsschritt, diese Logik in prüfbaren Code zu überführen.

Für den Embedded-Einsatz ist relevant, dass Holistics Embedded Analytics als eigenes Angebot mit unbegrenzten Dashboard-Viewern behandelt, auf Anfrage statt veröffentlicht. Das ist die richtige Einheit für kundenseitige Arbeit, bedeutet aber, dass die unten veröffentlichten Tarife Ihnen sagen, was Ihr internes Team kostet, nicht, was Ihr Embed kostet.

Preise: Entry $960/Monat oder $800/Monat bei jährlicher Abrechnung (erste 10 Nutzer). Standard $1.200/Monat oder $1.000/Monat bei jährlicher Abrechnung (erste 10 Nutzer). Security Compliance Suite $2.400/Monat oder $2.000/Monat bei jährlicher Abrechnung. Zusätzliche Nutzer $15/Monat oder $12,50 bei jährlicher Abrechnung ($18 bzw. $15 bei SCS). Embedded Analytics mit unbegrenzten Dashboard-Viewern wird separat angeboten (Holistics-Preise).

Am besten geeignet für: Teams, die Metrikdefinitionen in Git und einen veröffentlichten internen Preis wollen, wobei eingebettete Viewer obendrauf angeboten werden.

Größeneignung: Entry und Standard passen zu 10 bis 50 internen Nutzern, wobei die Embedded-Stufe die kundenseitige Seite abdeckt.

Stage-Fit: Sobald Metrik-Governance ein wiederkehrender Streit ist und Sie ihn per Code-Review beilegen wollen.

Internal-BI-first-Alternativen, Abschnitte 10 bis 15

Diese sechs sind für den zweiten Käufer: Teams, die Sisense für interne Dashboards gekauft haben und neu bewerten. Die meisten können einbetten, ein paar davon gut, aber ihr Schwerpunkt ist internes Reporting, und ihre Preisgestaltung spiegelt das wider.

10. Microsoft Power BI - Der günstigste veröffentlichte Platzpreis hier

Wenn Ihre Sisense-Bereitstellung eigentlich eine interne BI-Bereitstellung ist, ist Power BI der naheliegende erste Kandidat und meist der günstigste. Pro für $14,00 pro Nutzer und Monat bei jährlicher Zahlung ist der niedrigste vollständig veröffentlichte Preis pro Platz auf dieser Seite, semantische Modelle geben Ihnen eine wiederverwendbare Metrikschicht mit Governance, und die Git-Integration von Microsoft Fabric speichert diese Modelle im TMDL-Format, sodass Änderungen echte Diffs und Code-Review bekommen. Für jede Organisation, die bereits in Microsoft 365, Teams und Azure lebt, ist die Ökosystemtiefe der eigentliche Anziehungspunkt, und Copilot übernimmt obendrauf KI-gestütztes DAX und Berichtserstellung.

Zwei Vorbehalte. Der Preis pro Nutzer bedeutet, dass die Rechnung mit der Mitarbeiterzahl wächst, intern in Ordnung und für kundenseitige Arbeit falsch: Fürs Embedding wechseln Sie zu Power BI Embedded oder Fabric-Kapazität, und keines von beiden veröffentlicht einen Pauschalbetrag, was Sie wieder in das Gespräch bringt, dem Sie mit dem Abschied von Sisense entgehen wollten. Und das Einbetten einer Microsoft-gebrandeten Oberfläche in Ihr eigenes Produkt bringt Branding- und UX-Einschränkungen mit, die die Spezialisten nicht haben. Wenn Power BI stattdessen das bestehende System ist, siehe Power-BI-Alternativen, und Power BI vs Tableau behandelt den internen Zweikampf.

Preise: Kostenloses persönliches Konto; Pro $14,00/Nutzer/Monat bei jährlicher Zahlung; Premium Per User $24,00/Nutzer/Monat bei jährlicher Zahlung; Power BI Embedded und Fabric-Kapazität auf Anfrage und je nach Region variabel.

Am besten geeignet für: Interne BI-Teams, die auf Microsoft standardisiert sind und Modelle mit Governance zu einem ablesbaren Preis pro Platz wollen.

Größeneignung: Von kleinen Teams bis zum Konzern. Die Fabric-Kapazität, nicht der Platzpreis, ist im großen Maßstab die Grenze.

Stage-Fit: In dem Moment, in dem ein Unternehmen seinen Datenstack auf Microsoft standardisiert.

11. Tableau - Beste interne visuelle Analyse, bepreist pro Rolle

Tableau ist weiterhin der Referenzpunkt für visuelle Exploration: Drag-and-drop-Analyse, die tiefste Diagrammbibliothek der Kategorie und schnelle Ad-hoc-Entdeckung. Das VizQL Data Model und Tableau Pulse sind seine Schritte hin zu einer zentraleren Metrikschicht, und die Integrationen mit Salesforce und Agentforce bringen Abfragen im Gespräch zu Tableau-Daten. Als Sisense-Ersatz für internes Reporting ist es ein klares Upgrade bei der Visualisierungstiefe und ein Seitwärtsschritt bei der Governance.

Seine Preisstruktur ist der Punkt, an dem es kein Embedded-Kandidat mehr ist. Tableau führt mit Editionen, Standard ab $15 pro Nutzer und Monat und Enterprise ab $35 pro Nutzer und Monat, beide bei jährlicher Abrechnung, und innerhalb von Standard lauten die Rollenpreise Creator $75, Explorer $42 und Viewer $15 pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung, mit einem Jahresvertrag bei jedem Produkt. Die Rolle zu nennen ist wichtig, denn „Tableau beginnt bei $15" stimmt nur für reine Ansichtsnutzer und führt für jeden, der baut, in die Irre. Kundenseitige Dashboards unter einer Lizenz pro Rolle einzubetten wird schnell teuer. Siehe Tableau-Alternativen, wenn Tableau das bestehende System ist, oder Tableau vs Looker für den Governance-Vergleich.

Preise: Tableau Standard ab $15 USD pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung, mit Rollenpreisen von Creator $75, Explorer $42 und Viewer $15 pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung. Tableau Enterprise beginnt bei $35 pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung. Tableau Cloud+ und das Tableau+-Bundle gibt es auf Anfrage. Jahresvertrag erforderlich.

Am besten geeignet für: Interne Analystenteams, die visuelle Tiefe und Ad-hoc-Exploration über Embedded-Verteilung stellen.

Größeneignung: Von kleinen Analystenteams bis zu großen Konzernen. Die Lizenzkosten, nicht die Komplexität, sind der Hebel.

Stage-Fit: Sobald Dashboard-Feinschliff und visuelles Storytelling ebenso wichtig sind wie Metrikkonsistenz.

12. Looker (Google Cloud Core) - Metriken mit Governance, dieselbe Preisintransparenz

Looker lohnt sich zu evaluieren, wenn Sie von einem Sisense-Ersatz eigentlich eine zentral gesteuerte Definition jeder Kennzahl wollen. LookML ist eine Git-basierte Modellierungssprache, die Dimensionen, Kennzahlen und Joins als Code definiert, und sie erzwingt Konsistenz auf eine Weise, wie es ElastiCube nie wirklich tat. Es gibt auch eine eigene Embed-Edition, kundenseitige Nutzung wird also unterstützt und ist kein Nachgedanke.

Aber seien Sie nüchtern, was den Kompromiss angeht. Looker veröffentlicht überhaupt keinen Preis: Die Editionen Standard, Enterprise und Embed gibt es nur auf Anfrage mit Laufzeiten von 1, 2 oder 3 Jahren, jeweils mit einer Produktionsinstanz, 10 Standard Users und 2 Developer Users. Wenn die Preisintransparenz der Grund ist, warum Sie Sisense verlassen, würden Sie einen Anbieter nur auf Anfrage gegen einen anderen mit längerer Mindestlaufzeit tauschen. Die einzige veröffentlichte Zahl ist der Überschreitungspreis für Datentoken bei Conversational Analytics ab dem 1. Oktober 2026: $3,00 pro 1 Million Input-Datentoken und $20,00 pro 1 Million Output-Datentoken. Für eine ausführlichere Shortlist siehe Looker-Alternativen.

Preise: Kein veröffentlichter Preis. Die Editionen Standard, Enterprise und Embed, nur auf Anfrage, mit Laufzeiten von 1, 2 oder 3 Jahren, jeweils mit einer Produktionsinstanz, 10 Standard Users und 2 Developer Users. Veröffentlichte Überschreitungspreise ab dem 1. Oktober 2026 für Conversational Analytics: $3,00 pro 1 Mio. Input-Datentoken und $20,00 pro 1 Mio. Output-Datentoken.

Am besten geeignet für: Interne Datenteams auf BigQuery, die zentral gesteuerte, als Code definierte Metriken wollen und mit einem Vertrag auf Anfrage leben können.

Größeneignung: Ab dem Mid-Market, wo ein dediziertes Datenteam LookML pflegen kann.

Stage-Fit: Sobald Metrikkonsistenz im ganzen Unternehmen ein größeres Problem ist als die Zahl der Dashboards.

13. Sigma Computing - Eine Tabellenkalkulation auf dem Warehouse, kein Cube nötig

Sigmas Angebot läuft direkt gegen die Architektur von ElastiCube. Statt Daten in ein In-Memory-Modell vorzuverarbeiten, arbeiten Fachanwender in einer Tabellenoberfläche direkt auf Live-Warehouse-Daten in Snowflake, Databricks oder BigQuery, einschließlich Write-back-Eingabetabellen für What-if-Szenarien. Die Governance liegt in den eigenen Zugriffskontrollen des Warehouses statt in einem separaten Modell, genau das Argument „die Datenschicht überspringen", das Warehouse-native Tools für Sisense-Aussteiger mit modernem Stack attraktiv macht.

Für Finance- und Revenue-Teams, die lieber in Zeilen und Spalten arbeiten, als eine Modellierungssprache zu lernen, ist es eine der einfachsten internen Adoptionsgeschichten dieser Kategorie. Die Frustration ist bekannt: Sigma veröffentlicht keinen Preis und bietet nur eine kostenlose Testphase und eine Demo-Anfrage. Glaubwürdiger Anbieter, aber keinerlei Hilfe bei genau der Achse, die Sie zur Suche veranlasst hat.

Preise: Kein veröffentlichter Preis. Nur kostenlose Testphase und Demo-Anfrage.

Am besten geeignet für: Finance-, Revenue- und Ops-Teams, die tabellenkalkulationsnahen Self-Service auf einem Warehouse wollen, dem sie bereits vertrauen.

Größeneignung: Grob 50 bis 2.000 Mitarbeitende, überall dort, wo Warehouse-Governance bereits etabliert ist.

Stage-Fit: Sobald ein echtes Cloud-Warehouse läuft und Fachanwender bereit sind, es direkt abzufragen.

14. Amazon QuickSight - Sitzungsbasierte Kapazität für schwankende Embedded-Nutzung

QuickSight ist die AWS-native Antwort, und sein Preismodell verdient bei Embedded-Käufern mehr Aufmerksamkeit, als es bekommt. Neben den üblichen Preisen pro Nutzer (Author $24, Reader $3 pro Nutzer und Monat, mit Author Pro für $40 und Reader Pro für $20) veröffentlicht AWS Reader-Kapazitätspreise, die Sitzungen statt Plätze abrechnen: 500 Sitzungen pro Monat für $250 pro Monat, dann $0,50 pro zusätzlicher Sitzung, mit Jahresoptionen ab 50.000 Sitzungen pro Jahr für $20.000. Für ein Produkt, bei dem die meisten Kunden ein Dashboard einmal im Monat öffnen, verändert die Zahlung pro Sitzung statt pro namentlichem Nutzer die Rechnung komplett, und anders als fast jeder Embedded-Anbieter hier nennt AWS die Zahlen.

Die Grenzen sind die üblichen bei AWS. Es setzt voraus, dass Sie bereits auf AWS sind, die Erstellungsumgebung ist funktional statt begeisternd, und der White-Label-Feinschliff liegt hinter den Spezialisten. Beachten Sie auch die Infrastrukturgebühr von $250 pro Monat und Konto, die greift, sobald Sie einen Pro-Nutzer haben, Q&A über Topics oder Dashboard-Q&A aktiviert ist.

Preise: Author $24 und Reader $3 pro Nutzer/Monat; Author Pro $40 und Reader Pro $20 pro Nutzer/Monat. Reader-Kapazitätspreise: 500 Sitzungen pro Monat für $250 pro Monat, $0,50 pro zusätzlicher Sitzung, mit Jahresoptionen ab 50.000 Sitzungen pro Jahr zu $20.000 pro Jahr. Eine Infrastrukturgebühr von $250/Monat pro Konto gilt, sobald das Konto einen Pro-Nutzer oder aktiviertes Q&A hat (AWS-QuickSight-Preise).

Am besten geeignet für: AWS-native Teams, die Dashboards einbetten und deren Nutzung gelegentlich und schwankend statt täglich ist.

Größeneignung: Von kleinen Teams bis zum Konzern. Das Sitzungsvolumen, nicht die Mitarbeiterzahl, ist die Budgetgröße.

Stage-Fit: Sobald Ihre Daten bereits in AWS liegen und die Abrechnung der tatsächlichen Nutzung folgen soll.

15. Grafana - Operative Dashboards, keine Business-BI

Grafana gehört hierher nur für eine bestimmte Art von Sisense-Nutzer: einen, dessen Dashboards operativ und zeitreihenbasiert sind und Infrastrukturzustand, Gerätetelemetrie, Job-Durchsatz oder Nutzungsmetriken zeigen statt Umsatz und Pipeline. Für diese Aufgabe ist es hervorragend und sehr günstig, mit einem dauerhaft kostenlosen Tarif bei 14 Tagen Aufbewahrung, Cloud Pro ab einer Plattformgebühr von $19 pro Monat plus Nutzung und Visualisierung zu $8,00 pro aktivem Nutzer und Monat. Grafana Enterprise ergänzt individuelles Branding für Login-Seite, Logos und Dashboard-Fußzeile, iframe-Einbettung mit Authentifizierungstoken lässt ein Kundenportal Dashboards in der eigenen Oberfläche laden, und Grafana Labs betreibt für genau dieses Muster ein OEM-Partnerprogramm.

Was es nicht ist, ist eine Business-Intelligence-Plattform. Keine semantische Schicht, keine Metrikdefinitionen mit Governance, und die Modellierungsgeschichte setzt eine Zeitreihenquelle voraus statt eines Warehouse-Sternschemas. Wenn Ihre Sisense-Dashboards finanziell oder kommerziell sind, ist das das falsche Tool, egal wie gut der Preis aussieht.

Preise: Dauerhaft kostenlos (14 Tage Aufbewahrung). Cloud Pro ab $19/Monat Plattformgebühr plus Nutzung, mit Grafana-Visualisierung zu $8,00 pro aktivem Nutzer und Monat. Enterprise ab einer Zusage von $25.000/Jahr.

Am besten geeignet für: Produkte, deren eingebettete Dashboards operative, Telemetrie- oder Nutzungsmetriken sind statt Business-Reporting.

Größeneignung: Free und Pro passen zu kleinen bis mittelgroßen Teams. Enterprise ist mit $25.000 im Jahr eine echte Verpflichtung.

Stage-Fit: Wenn die Analytics, die Sie ausliefern, vom Systemverhalten handeln und nicht von der kommerziellen Leistung.

Migration weg von ElastiCube: Was sich nicht übertragen lässt

Egal, in welche Richtung Sie gehen, planen Sie ein, was neu aufgebaut werden muss, denn sehr wenig von einer Sisense-Bereitstellung zieht automatisch um.

ElastiCube-Modelle lassen sich nicht exportieren. Das In-Chip-Datenmodell, seine benutzerdefinierten SQL-Tabellen, seine Beziehungen und seine Build-Zeitpläne müssen alle in der eigenen Schicht des Ziels neu umgesetzt werden, sei es ein dbt-Projekt, das ein Warehouse-natives Tool speist, ein GoodData Logical Data Model, ein Power-BI-Semantikmodell oder Holistics AML. Kein Konverter bewahrt die Logik toolübergreifend.

Compose-SDK-Integrationen werden neu geschrieben, nicht portiert. Jedes über Sisenses SDK angebundene eingebettete Widget ist Anwendungscode gegen Sisenses Komponenten-API. Der Wechsel zu qlik-embed-Webkomponenten, Luzmos Embed-Schicht oder einem iframe bedeutet, diese Oberfläche neu zu schreiben, meist die größte Einzelposition der Migrationsschätzung.

Sicherheit auf Zeilenebene und Mandantenisolierung werden neu aufgebaut. Sisenses Datensicherheitsregeln übertragen sich nicht, und jedes Ziel setzt Multi-Tenancy auf eigene Weise um: GoodData über Workspaces, Luzmo über Datensätze pro Mandant und Embed-Token, Power BI über RLS-Rollen. Klären Sie das vor der Unterschrift, denn es entscheidet, ob Ihre neue Rechnung mit Mandanten oder mit Nutzern skaliert.

White-Label-Theming und benutzerdefinierte Widgets übertragen sich nur als Designabsicht. CSS-Überschreibungen, thematisierte Komponenten und individueller Widget-Code werden alle im Theming-System des neuen Anbieters neu erstellt. Auch geplante Zustellungen, Alerts und Datenaktionen müssen neu angelegt werden, da keines davon als Konfiguration exportiert wird.

Es gibt einen echten Lichtblick. Wenn Sie seit dem Kauf von Sisense ein Cloud-Warehouse eingeführt haben, ist die Modellierungsarbeit in Ihrem dbt-Projekt portierbar, und der ElastiCube hat wahrscheinlich Logik dupliziert, die dort ohnehin lag. In diesem Fall ist der Wechsel zu einem Warehouse-nativen Tool keine echte Migration, sondern das Löschen einer Schicht.

Größen- und Persona-Eignung

Stage-Fit

Wie Sie wählen: Entscheidungsrahmen

Entscheiden Sie zuerst, welcher Käufer Sie sind, und lassen Sie dann die Abrechnungseinheit die Liste eingrenzen.

Die nächsten Schritte

Beantworten Sie zuerst die Käuferfrage schriftlich, denn sie entscheidet alles Weitere: Kommen Ihre Dashboards vor Ihre Kunden oder vor Ihre Kolleginnen und Kollegen? Nehmen Sie dann Ihre zwei besten Kandidaten aus dieser Hälfte der Liste und bauen Sie in jedem eine echte Sache nach, das Dashboard, das Ihre Nutzer am häufigsten öffnen, und die Mandantenisolierungsregeln dahinter. Geben Sie sich zwei Wochen und sitzen Sie für diesen Teil keine Demo nach Drehbuch ab. Messen Sie, wie lange es dauert, die Ausgabe so zu gestalten, dass sie wie Ihr Produkt aussieht, und holen Sie von jedem Anbieter, der keinen Preis veröffentlicht, ein schriftliches Angebot ein, bevor Sie sich an das Tooling gewöhnen. Die Lücke zwischen dem, was Sie von einem Anbieter nur auf Anfrage erwartet haben, und dem, was er tatsächlich verlangt, ist die Zahl, die die meisten dieser Migrationen entscheidet.

Camellia schreibt über Business Intelligence und Analytics-Tools für B2B-Teams.