Die besten KI-Tools für Datenanalyse und SQL: 5 Empfehlungen

Das Wichtigste auf einen Blick

• Wählen Sie passend zu Ihrem Workflow: Warehouse-Abfragen, Notebook-Entwicklung, CSV-Analysen und Kennzahlenüberwachung erfordern unterschiedliche Tools.
• Beginnen Sie mit einem Assistenten, der zu Ihrer bestehenden Datenplattform passt, bevor Sie ein weiteres System hinzufügen.
• Behandeln Sie KI-generierte Abfragen und Erkenntnisse als Entwürfe. Prüfen Sie Berechnungen, Berechtigungen und Annahmen, bevor Sie die Ergebnisse verwenden.

Die besten KI-Tools für Datenanalyse & SQL helfen Ihnen, Fragen schneller zu beantworten, ohne aus dem Blick zu verlieren, wie diese Antworten zustande gekommen sind. Einige übersetzen englische Alltagssprache in SQL. Andere unterstützen beim Programmieren, analysieren Dateien oder erklären Veränderungen bei Geschäftskennzahlen.

Diese Auswahl konzentriert sich auf fünf unterschiedliche Anwendungsfälle, statt einen universellen Sieger zu küren. Gehen Sie zunächst davon aus, wo Ihre Daten liegen, und überlegen Sie dann, wer das Tool nutzen und wie dessen Ausgabe überprüft werden soll.

Unsere Empfehlungen

[Snowflake Copilot](/tools/snowflake-copilot)

Am besten geeignet für: Teams, die mit Daten in Snowflake arbeiten und Unterstützung dabei suchen, Geschäftsfragen in SQL zu übertragen.

Snowflake Copilot ist ein Text-to-SQL-Assistent, der natürliche Sprache für Workflows in Cloud Data Warehouses nutzt. Er ist ein sinnvoller Ausgangspunkt, wenn Ihre Analysen bereits auf Snowflake statt auf eigenständigen Tabellenkalkulationen basieren.

Eine Stärke: Er kann den Aufwand verringern, aus schriftlichen Anfragen erste Abfragen zu erstellen. Damit eignet er sich gut, um einen ersten Abfrageentwurf zu erhalten, den Sie prüfen und verfeinern können.

Worauf Sie achten sollten: Eine plausibel wirkende Abfrage kann dennoch die falsche betriebswirtschaftliche Definition verwenden. „Umsatz“ kann beispielsweise Bruttoumsatz, Nettoumsatz oder bilanziell erfassten Umsatz bedeuten.

Fordern Sie als erste Aufgabe eine monatliche Zusammenfassung aus einem bekannten Datensatz an. Geben Sie das Datumsfeld, die erforderlichen Filter und die Kennzahlendefinition an und vergleichen Sie die Ausgabe anschließend mit einem vorhandenen Bericht.

[Seek AI](/tools/seek-ai)

Am besten geeignet für: Analysten und Fachteams, die detaillierte Fragen in SQL übersetzen müssen.

Seek AI erstellt komplexe SQL-Abfragen aus natürlichsprachlichen Anfragen. Ziehen Sie es in Betracht, wenn das Erstellen von Abfragen regelmäßig zum Engpass wird, insbesondere bei Fragen mit mehreren Bedingungen oder gruppierten Ergebnissen.

Eine Stärke: Der Fokus auf die SQL-Generierung aus natürlicher Sprache entspricht einem häufigen Bedarf: eine Geschäftsfrage formulieren zu können, ohne jeden Teil der Abfrage manuell schreiben zu müssen.

Worauf Sie achten sollten: Komplexes SQL muss sorgfältig geprüft werden. Joins können Zeilen vervielfachen, und Filter können unbeabsichtigt Datensätze ausschließen. Vergewissern Sie sich, dass das Tool zu Ihrer Datenumgebung passt, bevor Sie sich festlegen.

Eine sinnvolle Testaufgabe ist eine Frage, deren Antwort Sie bereits kennen. Vergleichen Sie die Joins, Gesamtsummen und den Umgang mit fehlenden Werten der generierten Abfrage mit Ihrer bewährten Version – prüfen Sie nicht nur, ob sie ausgeführt werden kann.

[Databricks Assistant](/tools/databricks-assistant)

Am besten geeignet für: Datenexperten, die bereits innerhalb von Databricks entwickeln und Abfragen ausführen.

Databricks Assistant unterstützt die Codevervollständigung und SQL-Optimierung innerhalb der Databricks-Plattform. Er eignet sich eher für praktische Entwicklungsarbeit als für Personen, die nur gelegentlich Antworten aus einer CSV-Datei benötigen.

Eine Stärke: Die Unterstützung erfolgt direkt auf der Plattform, auf der die Entwicklungsarbeit stattfindet. Dadurch muss Code seltener zwischen separaten Tools übertragen werden.

Worauf Sie achten sollten: Ein Optimierungsvorschlag ist kein Beleg dafür, dass eine Abfrage schneller oder günstiger wird. Änderungen können auch die Ergebnisse beeinflussen, wenn die ursprüngliche Logik missverstanden wird.

Beginnen Sie mit einer Abfrage, deren Ausgabe und Laufzeit Sie bereits kennen. Prüfen Sie die vorgeschlagenen Änderungen, bestätigen Sie, dass die Ergebnisse weiterhin übereinstimmen, und vergleichen Sie die Leistung unter ähnlichen Bedingungen, bevor Sie die überarbeitete Version übernehmen.

[Tableau Pulse](/tools/tableau-pulse)

Am besten geeignet für: Fachteams, die wichtige Kennzahlen verfolgen und Veränderungen verstehen müssen.

Tableau Pulse konzentriert sich auf die automatisierte Kennzahlenüberwachung und Erkenntnisse in natürlicher Sprache. Es erfüllt einen anderen Zweck als ein Assistent zum Schreiben von SQL: Es hilft Menschen, über die Geschäftsentwicklung informiert zu bleiben.

Eine Stärke: Erkenntnisse in verständlicher Sprache können die Kennzahlenüberwachung für Kollegen zugänglicher machen, die keine Abfragen schreiben.

Worauf Sie achten sollten: Eine Erklärung für eine Kennzahlenänderung belegt nicht zwangsläufig deren Ursache. Ein Umsatzanstieg während einer Kampagne beweist beispielsweise für sich genommen nicht, dass die Kampagne diesen Anstieg ausgelöst hat.

Beginnen Sie mit einer kleinen Auswahl klar definierter Kennzahlen. Legen Sie Zuständigkeiten, Berechnungsregeln und Erwartungen an die Aktualisierung fest, damit alle die Aktualisierungen einheitlich interpretieren.

[Julius (Data Analysis)](/tools/julius-data-analysis)

Am besten geeignet für: Personen, die CSV-Daten im Dialog erkunden möchten.

Julius (Data Analysis) bietet eine dialogbasierte Oberfläche, um Python-Skripte auf CSV-Dateien auszuführen. Es ist eine Überlegung wert, wenn Ihre aktuelle Aufgabe mit einer exportierten Datei statt mit einer direkten Warehouse-Abfrage beginnt.

Eine Stärke: Der dialogbasierte Ansatz bietet einen leichter zugänglichen Einstieg in Python-gestützte Analysen für Personen, die nicht mit einem leeren Skript beginnen möchten.

Worauf Sie achten sollten: Die Dateiqualität bestimmt weiterhin die Qualität der Analyse. Fehlende Werte, uneinheitliche Datumsformate und als Text gespeicherte Zahlen können Ergebnisse verzerren.

Bitten Sie zunächst um eine Zusammenfassung der Datenqualität, bevor Sie Schlussfolgerungen anfordern. Prüfen Sie Zeilenzahlen, Spaltentypen, fehlende Werte und Duplikate und gehen Sie dann zu einer konkreten Frage über, etwa nach monatlichen Gesamtsummen pro Kategorie.

So wählen Sie aus

Stimmen Sie das Tool auf die Aufgabe ab

Wenn Sie hauptsächlich SQL benötigen, priorisieren Sie Unterstützung bei der Abfragegenerierung. Wenn Sie innerhalb einer bestehenden Plattform programmieren, ist ein integrierter Assistent möglicherweise praktischer. Für exportierte Dateien bietet sich eine dialogbasierte Dateianalyse an. Für regelmäßige Berichte zur Geschäftsentwicklung sollten Sie sich auf die Kennzahlenüberwachung konzentrieren.

Diese Unterscheidung ist wichtiger, als das Tool mit der umfassendsten Beschreibung auszuwählen.

Prüfen Sie Zugriff und Datenverarbeitung

Prüfen Sie die Richtlinien Ihrer Organisation, bevor Sie ein Warehouse verbinden oder eine Datei hochladen. Klären Sie, auf welche Daten das Tool zugreifen kann, wie dieser Zugriff kontrolliert wird und ob sensible Informationen verwendet werden dürfen.

Verwenden Sie für einen ersten Test einen kleinen Datensatz ohne sensible Informationen. Bevorzugen Sie bei Abfragetools nach Möglichkeit und sofern sinnvoll einen reinen Lesezugriff.

Testen Sie eine reale Aufgabe mit bekannter Antwort

Geben Sie jedem Kandidaten dieselbe repräsentative Aufgabe. Nennen Sie die relevanten Definitionen: Berichtszeitraum, Zeitzone, Ausschlüsse und Aggregationsregeln.

Bewerten Sie das Ergebnis anhand folgender Kriterien:

• Korrektheit: Stimmt es mit einer verlässlichen Berechnung überein?
• Nachprüfbarkeit: Können Sie die Abfrage, den Code oder die Berechnung hinter der Antwort überprüfen?
• Aufwand: Wie viel Korrektur ist erforderlich?
• Eignung: Lässt es sich in den bestehenden Prozess Ihres Teams integrieren?

Prüfen Sie die aktuellen Tarifgrenzen

Prüfen Sie die aktuelle Verfügbarkeit, Nutzungslimits, erforderliche Plattformabonnements und etwaige zugrunde liegende Rechenkosten. Ein kostenloser Einstieg bedeutet nicht zwangsläufig, dass der gesamte Workflow kostenfrei ist.

Häufig gestellte Fragen

Können Einsteiger KI-Tools für Datenanalyse & SQL nutzen?

Ja, insbesondere zum Entwerfen von Abfragen oder zum Erkunden einer gut strukturierten Datei. Beginnen Sie mit eng eingegrenzten Fragen und vertrauten Daten. Grundkenntnisse zu Filtern, Joins und Aggregationen erleichtern es, Fehler zu erkennen, auch wenn der Assistent den Code schreibt.

Kann ich KI-generiertem SQL vertrauen?

Nicht ohne Überprüfung. Eine Abfrage kann erfolgreich ausgeführt werden und trotzdem die falsche Frage beantworten. Prüfen Sie Joins, Datumsgrenzen, den Umgang mit NULL-Werten und Kennzahlendefinitionen. Vergleichen Sie Gesamtsummen mit einer verlässlichen Quelle, bevor Sie die Ausgabe für Berichte oder Entscheidungen verwenden.

Brauche ich sowohl einen SQL-Assistenten als auch ein Tool zur Kennzahlenüberwachung?

Nur wenn Sie beides benötigen. Ein SQL-Assistent hilft beim Erstellen oder Verbessern von Abfragen; ein Tool zur Kennzahlenüberwachung hilft dabei, die laufende Geschäftsentwicklung zu verfolgen. Beginnen Sie mit dem Engpass, der Ihr Team am meisten Zeit kostet, und ergänzen Sie ein weiteres Tool erst dann, wenn eine klare Lücke besteht.