Top Open-Source-Alternativen zu Tableau im Jahr 2025

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Naomi Clarkson

Updated on 29.9.2025

Tableau ist zweifellos eines der beliebtesten Tools für Datenvisualisierung in der Geschäftswelt. Seine proprietäre Natur macht es jedoch für kleine Unternehmen oder Einzelpersonen, die sich den hohen Preis nicht leisten können, teuer. Glücklicherweise bieten Open-Source-Alternativen zu Tableau eine kosteneffiziente Lösung für alle, die nach einer Alternative zu Tableau suchen. In diesem Leitfaden stellen wir die besten Open-Source-Alternativen vor und helfen Ihnen einzuschätzen, welches Tool am besten zu Ihren Anforderungen passt.

PyGWalker

PyGWalker (opens in a new tab) (Python Graphic Walker) ist ein Open-Source-Tool, das sich in Pandas DataFrames integriert. Es bietet eine intuitive No-Code-Oberfläche für Datenvisualisierung und -exploration. PyGWalker ist von Tableau inspiriert und für Python-Entwickler konzipiert. Es ermöglicht die Erstellung interaktiver und dynamischer Visualisierungen direkt in Jupyter Notebooks oder anderen Python-Umgebungen.

Graphic Walker

Graphic Walker (opens in a new tab) ist ein Open-Source-Tool mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche für Datenvisualisierung und -exploration. Anders als viele andere Open-Source-Alternativen setzt Graphic Walker auf Flexibilität und Anpassbarkeit.

Es ist der State-of-the-Art‑Baustein, um ein eigenes Visualisierungs-Tool zu entwickeln oder BI‑Funktionen in Ihre Software zu integrieren.

Für einfache Anwendungsfälle können Entwickler graphic walker als einfache React component einbinden, Daten per REST API abrufen und an graphic walker übergeben. graphic walker übernimmt die Datenverarbeitung und Visualisierung im Browser.

Für fortgeschrittene Anwendungsfälle können Entwickler graphic walker mit seinem sql parser nutzen, der das Drag-and-Drop der Nutzer in eine sql query übersetzt. Dadurch können Sie nicht nur Datenbanken anbinden, sondern graphic walker auch für große Datensätze skalieren, da die Rechenaufgaben per sql in Ihre database clusters verlagert werden können.

Für Entwickler, die BI + AI bauen möchten, stellt graphic walker zudem custom LLM oder customize sql to chart implementation bereit.

Apache Superset

Apache Superset (opens in a new tab) ist eine kostenlose Open-Source-Plattform für Datenvisualisierung und -exploration mit benutzerfreundlicher Oberfläche und Unterstützung für eine große Bandbreite an Datenquellen. Mit Apache Superset lassen sich interaktive Visualisierungen, Ad-hoc-Reports und Dashboards einfach erstellen. Es bietet zahlreiche Visualisierungstypen, darunter Heatmaps, Scatterplots, Kreisdiagramme und mehr. Dank seiner Vielseitigkeit und einfachen Bedienung ist es eine hervorragende Alternative zu Tableau für alle, die ein benutzerfreundliches Visualisierungstool suchen.

RATH

RATH (opens in a new tab) ist das nächste‑Generation, KI‑gestützte Tool für automatisierte Explorative Datenanalyse und Datenvisualisierung. Es geht über eine Open‑Source‑Alternative zu Tools wie Tableau hinaus. RATH automatisiert Ihren EDA‑Workflow mit einer Augmented‑Analytics‑Engine, entdeckt Muster, Insights und Kausalitäten und präsentiert diese mit leistungsstarken, automatisch generierten multidimensionalen Visualisierungen.

Redash

Redash (opens in a new tab) ist eine weitere Open-Source-Alternative zu Tableau, mit der Sie verschiedenste Datenquellen anbinden und interaktive Dashboards erstellen können. Redash unterstützt SQL, NoSQL und weitere Datenquellen und bietet eine Vielzahl an Visualisierungen, darunter Balken- und Liniendiagramme sowie Pivot-Tabellen. Redash gibt es auch als Community Edition, die vollständig kostenlos ist. Dank der einfachen Bedienung und Vielseitigkeit ist Redash eine ausgezeichnete Wahl für alle, die eine kostenlose Open-Source-Alternative zu Tableau für interaktive Dashboards suchen.

Metabase

Metabase (opens in a new tab) ist ein kostenloses Open-Source‑Tool für Business Intelligence und Analytics mit intuitiver Benutzeroberfläche, mit dem Sie ohne Programmierkenntnisse Dashboards und Visualisierungen erstellen können. Mit Metabase können Sie eine große Bandbreite an Datenquellen anbinden, darunter MySQL, PostgreSQL und Google Analytics. Metabase lässt sich leicht an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen und ist damit eine hervorragende Alternative zu Tableau für alle, die ein intuitives und anpassbares BI‑ und Analytics‑Tool benötigen.

BIRT

BIRT (opens in a new tab) (Business Intelligence and Reporting Tools) ist ein Open-Source‑Reportingsystem für Webanwendungen. Es basiert auf der Eclipse‑Plattform und bietet zahlreiche Visualisierungen und Datenquellen. BIRT kann zur Erstellung von Reports und Dashboards genutzt werden und verfügt zudem über diverse Exportoptionen. Ein wesentlicher Vorteil von BIRT ist die Flexibilität bei der Anpassung. Entwickler können eigenen Code schreiben und individuelle Reports gestalten – ideal für Unternehmen mit komplexen Reporting‑Anforderungen. Darüber hinaus gibt es eine starke Community, die viele Plug-ins und Erweiterungen beigesteuert hat.

Pentaho

Pentaho (opens in a new tab) ist ein Open-Source‑Tool für Business Intelligence und Analytics mit einem breiten Funktionsumfang, darunter Datenintegration, Analytics und Reporting. Es unterstützt zahlreiche Datenquellen und ermöglicht die Erstellung interaktiver Dashboards und Reports. Pentaho ist hochgradig anpassbar und kann auf die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten werden. Ein wichtiger Vorteil ist die benutzerfreundliche Oberfläche, mit der auch Nutzer mit wenig technischer Erfahrung Reports und Dashboards erstellen können.

Vergleich von Open-Source-Alternativen zu Tableau: Stärken und Schwächen

Hier finden Sie den Vergleich der Open-Source‑Alternativen zu Tableau mit einer Tabelle, die ihre Stärken und Schwächen hervorhebt:

Auf Basis der Vergleichstabelle ist RATH (opens in a new tab) die beste Open-Source‑Alternative zu Tableau. RATH bietet deutlich fortgeschrittenere, innovative Funktionen – im Herzen Open Source. Für Nutzer mit einem eher traditionellen BI‑Hintergrund stellt RATH eine einfach zu bedienende, Tableau‑ähnliche Funktion namens Manual Exploration bereit. Sie können create highly customizable charts, indem Sie Variablen per Drag-and-Drop auf Shelves ziehen. Sehen Sie sich das folgende Demovideo über Exploring the seasonal relationships between registered users and casual users an.

Verborgene Muster und Trends in komplexen Datenquellen zu entdecken, kann äußerst herausfordernd sein. Die Funktion Data Painter wurde genau dafür entwickelt. Mit einem Painting Tool können Sie Daten einfach bereinigen, modellieren und explorieren – der komplexe EDA‑Prozess wird damit visuell und leicht verständlich.

Das folgende Demovideo zeigt den Prozess, die Bedeutung eines Trends innerhalb eines bestimmten Datensatzes zu erschließen:

Interessiert? Visit our website (opens in a new tab) for more information!

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Fazit

Open-Source‑Alternativen zu Tableau bieten eine kosteneffiziente Lösung für alle, die sich den hohen Preis von Tableau nicht leisten können. Jedes der oben genannten Tools hat eigene Stärken und Schwächen. Daher ist es wichtig, sorgfältig zu prüfen, welches Tool am besten zu Ihren Anforderungen passt.

Unsere Empfehlungen

Basierend auf unterschiedlichen Anwendungsfällen und Anforderungen sind dies unsere konkreten Empfehlungen:

Für maximale Anpassung und Integration: Graphic Walker (opens in a new tab) ist die ideale Wahl, wenn Sie ein eigenes Visualisierungstool entwickeln oder BI‑Funktionen in bestehende Software integrieren möchten. Die flexible Architektur und das Design als React component machen es perfekt für Entwickler, die die vollständige Kontrolle über das Visualisierungserlebnis benötigen.

Für kleine Data‑Science‑Teams und schnelle Analysen: PyGWalker (opens in a new tab) ist die erste Wahl für Data Scientists, die mit Python arbeiten. Es integriert sich nahtlos in Pandas DataFrames und Jupyter Notebooks und ermöglicht schnelles Prototyping und Exploration, ohne die vertraute Python‑Umgebung zu verlassen.

Für umfassende, KI‑gestützte Analytics: RATH (opens in a new tab) bleibt die beste Gesamtalternative zu Tableau und bietet automatisierte explorative Datenanalyse sowie fortgeschrittene, KI‑getriebene Insights, die über traditionelle BI‑Tools hinausgehen.

Mit diesen Open-Source‑Alternativen müssen Sie in Sachen Qualität oder Funktionalität bei Datenvisualisierung und Analytics keine Kompromisse eingehen. Wenn Sie die passende Open‑Source‑Alternative für Ihre Anforderungen wählen, können Unternehmen und Teams Geld sparen und dennoch von leistungsstarken, modernen Visualisierungs- und Analytics‑Funktionen profitieren.

FAQs

• Q1. Sind Open‑Source‑Alternativen zu Tableau für den geschäftlichen Einsatz zuverlässig?

  A1. Ja, Open-Source‑Alternativen zu Tableau sind für den geschäftlichen Einsatz zuverlässig. Diese Tools werden von vielen Unternehmen genutzt und verfügen über starke Communities, wodurch Bugs und andere Probleme schnell identifiziert und behoben werden.

• Q2. Bieten Open-Source‑Alternativen zu Tableau denselben Funktionsumfang wie Tableau?

  A2. Ja, Open-Source‑Alternativen zu Tableau bieten einen vergleichbaren Funktionsumfang – in manchen Fällen sogar mehr.

• Q3. Was sind die wichtigsten Vorteile von Open-Source‑Alternativen zu Tableau?

  A3. Die wichtigsten Vorteile sind Kosteneffizienz, Flexibilität und vielfältige Anpassungsmöglichkeiten.

• Q4. Gibt es Nachteile bei der Nutzung von Open-Source‑Alternativen zu Tableau?

  A4. Ein möglicher Nachteil ist, dass Einrichtung und Nutzung unter Umständen mehr technisches Know‑how erfordern als bei Tableau.

• Q5. Welche Open-Source‑Alternative zu Tableau ist die beste? A5. Die beste Open-Source‑Alternative hängt von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens ab. Jedes Tool hat eigene Stärken und Schwächen – wählen Sie daher sorgfältig die Lösung, die am besten zu Ihren Bedürfnissen passt.