Data Cube

Die besten DataCube-Tools für Finance: Ein Vergleich 2025

In einer Finanzabteilung entscheidet die Qualität der Datenplattform oft über die Geschwindigkeit und Präzision, mit der Entscheidungen getroffen werden können. DataCubes sind dabei zum Standard geworden: Sie strukturieren Finanzdaten mehrdimensional und machen Analysen, Forecasts und Reports in Echtzeit möglich.

Doch welche Tools bieten den größten Mehrwert für CFOs, Controller und Finance-Teams im Jahr 2025? Hier ein Überblick über die besten DataCube-Tools für Finance – mit Stärken, Schwächen und typischen Einsatzszenarien.

1. Microsoft Analysis Services (SSAS)

Kurzprofil: Klassiker der OLAP-Welt, tief integriert in Microsoft-Ökosystem.

  • Vorteile:

    • Nahtlose Integration mit Excel, Power BI und SQL Server

    • Bewährte Lösung mit breiter Community

    • Stabil auch bei großen Datenmengen

  • Nachteile:

    • Eher techniklastig in der Einrichtung

    • Weniger flexibel für CFOs ohne IT-Support

  • Einsatz: Mittelgroße bis große Unternehmen, die bereits Microsoft-Infrastruktur nutzen.


2. Oracle Essbase

Kurzprofil: Einer der ältesten DataCubes im Markt, bekannt für Finanz- und Planungsanwendungen.

  • Vorteile:

    • Starke multidimensionale Analyse

    • Besonders geeignet für Planung & Forecasting

    • Integration mit Oracle EPM & ERP

  • Nachteile:

    • Hohe Lizenzkosten

    • Eher komplexe Administration

  • Einsatz: Konzerne mit Oracle-Stack, Fokus auf Finanzplanung.


3. SAP BW/4HANA & SAP Analytics Cloud

Kurzprofil: SAPs Antwort auf moderne DataCubes, direkt mit ERP verzahnt.

  • Vorteile:

    • Tiefe ERP-Integration

    • Hohe Performance dank In-Memory (HANA)

    • Starke Reporting-Features in der Cloud

  • Nachteile:

    • Implementierungsaufwand sehr hoch

    • Kostenintensiv

  • Einsatz: Große Konzerne mit SAP-Landschaft.


4. Cube.js (Open Source)

Kurzprofil: Moderne Open-Source-Lösung für DataCubes, stark in der Developer-Szene.

  • Vorteile:

    • Flexibel, erweiterbar, Open Source

    • Gute API-Anbindung (REST/GraphQL)

    • Günstig für Startups und Mittelstand

  • Nachteile:

    • Weniger „Out-of-the-box“-Finance-Funktionen

    • Technisches Know-how erforderlich

  • Einsatz: Tech-affine Finance-Teams und Startups.


5. Nefio DataHub (Finance-first Ansatz)

Kurzprofil: Speziell für Finance entwickelte Plattform mit sofort einsatzbereitem DataHub.

  • Vorteile:

    • Vorkonfigurierter Finance-DataHub (GuV, Bilanz, Cashflow)

    • Direkte Schnittstellen zu ERP, DATEV, Banksystemen

    • Ad-hoc-Analysen ohne IT-Support

    • CFO-Dashboards für Reporting & Forecasting

  • Nachteile:

    • Fokus auf Finance (weniger für andere Use Cases)

  • Einsatz: CFOs, Controller und Finance-Teams, die schnell starten wollen.


6. IBM Cognos TM1 (Planning Analytics)

Kurzprofil: Bewährtes Tool mit Schwerpunkt Planung und Simulation.

  • Vorteile:

    • Sehr stark im Szenario- und What-if-Modeling

    • Gute Integration mit Excel

  • Nachteile:

    • Teilweise veraltet in UX

    • Implementierung kann komplex sein

  • Einsatz: Unternehmen mit Fokus auf Finanzplanung & Budgetierung.

Fazit: Welcher DataCube für Finance ist 2025 der richtige?

  • Konzerne mit bestehender IT-Infrastruktur fahren oft am besten mit SAP BW/4HANA oder Oracle Essbase.

  • Mittelstand & Scale-ups profitieren von flexiblen Lösungen wie Cube.js oder spezialisierten Tools wie Nefio DataHub.

  • Planungsintensive Unternehmen setzen gerne auf IBM TM1.

  • Wer schon tief im Microsoft-Ökosystem steckt, bleibt mit SSAS + Power BI bestens versorgt.

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