Power BI vs. Sisense: Vergleich eingebetteter Analysen

Wenn Softwareunternehmen Analysen in ihre Produkte einbetten möchten, fallen immer wieder zwei Namen: Power BI Embedded und Sisense. Beide ermöglichen es Entwicklern, Dashboards und Berichte in Anwendungen einzubetten, ohne dass Benutzer BI-Lizenzen benötigen. Ihre Architekturen, Entwicklererfahrungen, Preismodelle und idealen Anwendungsfälle unterscheiden sich jedoch erheblich. Dieser Vergleich widerlegt die Behauptungen der Anbieter, Produktteams und CTOs dabei zu helfen, die richtige Entscheidung für eingebettete Analysen zu treffen.

Wichtige Erkenntnisse

• Sisense wurde speziell für eingebettete Analysen (OEM) entwickelt; Power BI Embedded ist ein Nebenprodukt zum Haupt-BI-Angebot von Power BI – Die Azure-basierten Preise von Power BI Embedded können bei großem Maßstab unvorhersehbar werden; Sisense verwendet OEM-Lizenzierung
• Das White-Labeling von Sisense ist abgeschlossen – kein Microsoft-Branding; Power BI Embedded kann das Microsoft-Branding offenlegen
• Die ElastiCube-Technologie von Sisense verarbeitet große Datensätze nativ mit einer Abfrageleistung von weniger als einer Sekunde – Die REST-API von Power BI Embedded ist ausgereifter und besser dokumentiert als die von Sisense
• Beide Plattformen unterstützen Mandantenfähigkeit, die Implementierungsansätze unterscheiden sich jedoch erheblich
• Sisense verfügt über tiefere Produktteam-Integrationen; Power BI Embedded verfügt über eine stärkere Data Science/Azure ML-Integration

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Plattformübersicht

Sisense wurde 2004 mit einem besonderen Fokus auf eingebettete Analysen und OEM-Anwendungsfälle (Original Equipment Manufacturer) gegründet. Seine ElastiCube-Technologie nutzt eine spaltenbasierte In-Chip-Datenbank, die für komplexe analytische Abfragen großer Datensätze ohne separates Data Warehouse optimiert ist. Sisense wird von ISVs (Independent Software Vendors), SaaS-Unternehmen und Unternehmen verwendet, die Analysen in ihre Produkte integrieren. Zu den Hauptkunden zählen SendGrid, Philips und Motorola.

Power BI Embedded ist die Lösung von Microsoft zum Einbetten von Power BI-Berichten und -Dashboards in Anwendungen. Es verwendet die gleiche Power BI-Engine, dieselben Visuals und Datensätze wie die Hauptplattform von Power BI, ermöglicht jedoch die Einbettung, ohne dass Endbenutzer über Power BI-Lizenzen verfügen müssen. Die Preise basieren auf der Kapazität (Azure A-SKUs) und nicht pro Benutzer. Power BI Embedded wird durch die Enterprise-Scale- und Azure-Infrastruktur von Microsoft unterstützt.

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Funktionsvergleichstabelle

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Tiefer Einblick in eingebettete Architektur

Power BI Embedded-Architektur

Power BI Embedded verwendet eines von zwei Sicherheitsmodellen:

1. App-Owns-Data (ISV/OEM-Szenario): Ihre Anwendung authentifiziert sich bei Power BI über ein Dienstkonto. Einbettungstokens werden serverseitig generiert und an das clientseitige JavaScript SDK übergeben. Endbenutzer sehen niemals Power BI-Anmeldeinformationen – sie authentifizieren sich nur bei Ihrer Anwendung. Dieses Modell unterstützt Mandantenfähigkeit über Row-Level Security (RLS).

2. User-Owns-Data (interne Benutzer): Benutzer authentifizieren sich direkt bei Microsoft Azure Active Directory. Erfordert Power BI Pro/Premium-Lizenzen für jeden Benutzer.

Für eingebettete Analysen in SaaS-Produkten ist App-Owns-Data das richtige Modell. Die Umsetzung erfordert: – Azure Active Directory-Dienstprinzipal

• Power BI-Arbeitsbereich mit Berichten/Datensätzen
• Backend-API zum Generieren von Einbettungstokens (serverseitig)
• Power BI JavaScript SDK im Frontend

Sisense Embedded-Architektur

Das eingebettete Modell von Sisense ist flexibler:

• JWT-basierte Authentifizierung (Ihre App signiert Token mit Ihrem Sisense-Geheimnis)
• SSO über SAML, OIDC oder JWT
• Iframe-Einbettung oder JavaScript-API-Einbettung
• REST-API für serverseitige Vorgänge (Bereitstellung von Mandanten, Erstellung von Datensätzen)
• Einbettung auf Widget-Ebene (Einbetten einzelner Diagramme, nicht nur vollständiger Dashboards)
• Vollständige JavaScript-Anpassung eingebetteter Komponenten

Die Einbettung auf Widget-Ebene von Sisense ist ein entscheidender Vorteil: Sie können einzelne Diagramme direkt in die Benutzeroberfläche Ihrer Anwendung einbetten, anstatt vollständige Dashboard-Iframes, wodurch ein nativeres Erlebnis entsteht.

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Multi-Tenancy-Implementierung

Die Mandantenfähigkeit ist für SaaS-Unternehmen, die Analysen für ihre Kunden einbetten, von entscheidender Bedeutung.

Power BI Embedded Multi-Tenancy

Power BI unterstützt Mandantenfähigkeit durch:

• Row-Level Security (RLS): Einzelner Datensatz mit RLS-Regeln, die Daten pro Kunde/Mandant filtern
• Arbeitsbereich pro Mandant: Separate Power BI-Arbeitsbereiche für jeden Mandanten (isolierter, höhere Kosten)

Für SaaS mit Tausenden von Mandanten ist die RLS-basierte Mehrmandantenfähigkeit skalierbarer. Workspace pro Mandant bietet eine stärkere Isolierung, erfordert jedoch eine Automatisierung der Bereitstellung. Microsoft stellt .NET SDK und REST API zur Automatisierung der Arbeitsbereichs- und Datensatzverwaltung im großen Maßstab bereit.

Sisense Multi-Tenancy

Sisense wurde speziell für Multi-Tenant-SaaS entwickelt:

• Mandantenverwaltungs-API zur Bereitstellung neuer Mandanten
• Auf Abfrageebene angewendete Datensicherheitsregeln (ähnlich wie bei RLS) – Gemeinsam genutzter ElastiCube mit Datenisolierung pro Mandant
• Oder separate ElastiCubes pro Mandant (mehr Isolation, mehr Ressourcen) – Sisense Fusion for React ermöglicht die Einbettung auf Komponentenebene mit Mandantenkontext

Die Mandantenverwaltungs-APIs von Sisense sind für den SaaS-OEM-Anwendungsfall ausgereifter – es gibt etablierte Muster für die Bereitstellung, Verwaltung und Offboarding von Mandanten über API.

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Leistungsvergleich

Power BI Embedded-Leistung

Die Leistung von Power BI hängt vom Datenzugriffsmodus ab:

• Importmodus: In Vertipaq geladene Daten (in-Memory Columnar) – Abfrage in Sekundenbruchteilen für Millionen von Zeilen nach dem Import
• DirectQuery: Echtzeitabfragen an die Quelle – Leistung hängt von der Quelldatenbank ab
• Composite: Mischung aus Import und DirectQuery – optimiert für Echtzeit + Verlauf
• Azure-Kapazität: A1-A8-SKUs bestimmen die RAM- und CPU-Zuteilung

Für Datensätze unter 1 GB ist der Power BI-Importmodus sehr schnell. Für Datensätze über 10 GB oder die Echtzeitabfragen erfordern, ist Premium-Kapazität oder Microsoft Fabric erforderlich.

Sisense ElastiCube-Leistung

Die ElastiCube-Technologie von Sisense ist sein technisches Unterscheidungsmerkmal:

• In-Chip-Säulendatenbank mit CPU-Cache-Optimierung
• Voraggregierte Daten für gängige Abfragemuster – Abfrageantwort in Sekundenbruchteilen auf Datensätze mit Milliarden Zeilen
• Unterstützt inkrementelle Datenerstellung (nur geänderte Daten aktualisieren)
• Unterstützt den LIVE-Modus (Echtzeitabfragen an die Quelle)

Bei eingebetteten Analysen mit großen Datensätzen und komplexen Abfragen wird die Leistung von ElastiCube bei gleichwertigen Hardwarespezifikationen oft als überlegen gegenüber dem Importmodus von Power BI bezeichnet.

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Entwicklererfahrung

Power BI Embedded Developer Experience

Power BI Embedded verfügt über ein ausgereiftes Entwickler-Ökosystem:

• Gut dokumentierte REST-API mit Swagger/OpenAPI-Spezifikationen
• powerbi-client npm-Paket (JavaScript/TypeScript SDK)
• powerbi-client-react für React-Anwendungen
• .NET SDK für serverseitige Vorgänge
• Power BI CLI zur Automatisierung
• Umfangreiche Microsoft Docs-Dokumentation
• Aktive Stack Overflow-Community

Entwickler, die mit Microsoft-Technologien vertraut sind, finden die Tools von Power BI Embedded vertraut. Die Herausforderung besteht in der mehrstufigen Einrichtung (AAD-Dienstprinzipal, Power BI-Arbeitsbereich, Einbettungs-Token-Generierung), bevor das erste Diagramm erscheint.

Sisense-Entwicklererfahrung

Sisense bietet:

• JavaScript SDK zum Einbetten
• REST-API für serverseitige Vorgänge
• React-Komponentenbibliothek (Sisense Fusion for React)
• Python SDK (Data-Science-Integration)
• GraphQL-API für erweiterte Abfrageerstellung
• Plugin-System für benutzerdefinierte Diagrammtypen

Fusion for React von Sisense bietet ein komponentenbasiertes Einbettungserlebnis, das sich natürlicher in moderne React-Anwendungen integrieren lässt. Der Nachteil besteht darin, dass die Community-Unterstützung im Vergleich zur größeren Entwickler-Community von Power BI geringer ausfällt.

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Anpassung und White-Labeling

Power BI Embedded-Anpassung

Power BI Embedded kann angepasst werden über:

• Berichtsthemen (JSON-basierte Farb- und Schriftartenkonfiguration) – Ausblenden von Power BI-Symbolleistenelementen über Einbettungseinstellungen
• Benutzerdefinierte visuelle Komponenten (Power BI AppSource oder benutzerdefiniertes SDK)
• JavaScript-API für Interaktion (Filter, Hervorhebung, Aktualisierung, Export)

Einschränkungen: Das Power BI-Branding/Logo kann in einigen Einbettungskonfigurationen erscheinen. Die vollständige Entfernung erfordert eine sorgfältige Konfiguration. Einige Elemente der Microsoft-Benutzeroberfläche können nicht in allen Szenarios unterdrückt werden.

Sisense-Anpassung

Sisense ist für vollständiges White-Labeling konzipiert:

• Vollständige CSS-Anpassung aller UI-Elemente
• Benutzerdefinierte Navigation und Branding
• Ersetzen Sie alle Sisense-Komponenten durch eine benutzerdefinierte Implementierung
• Plugin-Architektur zum Hinzufügen benutzerdefinierter Funktionen
• Für Endbenutzer sichtbares Zero Sisense-Branding

Für Produktteams, die Analysen in ein Produkt einbetten, das sich nativ anfühlen muss (nicht „von Microsoft unterstützt“), ist die White-Label-Vollständigkeit von Sisense ein Vorteil.

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Preisvergleich

Power BI Embedded-Preise (Azure A-SKUs)

Die A1-SKU unterstützt einfache eingebettete Szenarien. A3-A4 sind für kleine bis mittlere SaaS-Produkte üblich. Die Kosten skalieren mit der Kapazität, nicht mit der Anzahl der eingebetteten Benutzer (erheblicher Vorteil für große Benutzerbasen).

Sisense-Preise

Die Sisense-OEM-Preise basieren auf Angeboten. Allgemeine Marktdaten zeigen:

• Kleiner OEM-Einsatz: 25.000 bis 80.000 US-Dollar/Jahr
• SaaS-Produkt mittlerer Größe: 80.000 bis 200.000 US-Dollar/Jahr
• Großunternehmens-OEM: 200.000–500.000 USD+/Jahr

Die Preise basieren bei einigen Modellen auf dem Datenvolumen, der Anzahl der Mandanten und der SaaS-Umsatzbeteiligung.

Preisurteil: Für kleine eingebettete Bereitstellungen (unter 10.000 Endbenutzer) sind die A1/A2-SKUs von Power BI Embedded kosteneffektiv. Bei groß angelegten OEM-Bereitstellungen mit Tausenden von Mandanten kann das OEM-Preismodell von Sisense vorhersehbarer sein.

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Wann Sie die jeweilige Plattform auswählen sollten

Wählen Sie Power BI Embedded, wenn: – Ihre Organisation nutzt Power BI bereits für interne Analysen

• Microsoft/Azure ist Ihr Infrastruktur-Stack – Ihr Data-Science-Team verwendet Azure ML und Sie möchten integrierte ML-Ergebnisse in eingebetteten Dashboards – Sie benötigen die vollständige Power BI-Visualisierungsbibliothek und KI-Funktionen – Von Power BI Desktop erstellte Berichte sollten in Ihre App eingebettet werden
• DAX-basierte komplexe Finanzberechnungen sind erforderlich

Wählen Sie Sisense, wenn:

• Vollständiges White-Labeling ohne externes Branding ist erforderlich
• Ihr Produkt verfügt über Milliarden Zeilen analytischer Daten, die eine Leistung in Sekundenbruchteilen erfordern
• Die Einbettung von React-native-Komponenten (nicht iframe) ist eine Designanforderung
• Multi-Tenant-SaaS mit Tausenden von Kunden ist Ihr Modell
• Eine eingebettete Bereitstellung vor Ort ist erforderlich (Sisense unterstützt dies; Power BI Embedded nicht)
• Sie bevorzugen die Einbettung auf Widget-Ebene gegenüber der vollständigen Einbettung in das Dashboard

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Häufig gestellte Fragen

Kann Power BI Embedded vollständig ohne Microsoft-Branding funktionieren?

Meistens ja, bei sorgfältiger Konfiguration. Die Einbettungseinstellungen ermöglichen das Ausblenden der meisten Elemente der Microsoft-Benutzeroberfläche. Einige Elemente der Power BI-Benutzeroberfläche (z. B. das Power BI-Q&A-Symbol oder bestimmte Tooltip-Texte) können jedoch in einigen Konfigurationen immer noch Microsoft-Referenzen anzeigen. Sisense bietet vertragliche White-Label-Garantien, die Power BI nicht bietet.

Ist Sisense für Unternehmen geeignet, die keine eingebetteten Analysen erstellen?

Ja. Sisense bietet neben seinem eingebetteten Angebot ein vollständiges internes BI-Produkt an. Unternehmen können Sisense für interne Business-Intelligence-Dashboards auf die gleiche Weise verwenden, wie sie Power BI oder Tableau verwenden würden. Der Preis- und Markteinführungsschwerpunkt von Sisense liegt jedoch in erster Linie auf eingebetteten Analysen, wodurch das Unternehmen hinsichtlich der rein internen BI-Kosten weniger konkurrenzfähig zu Power BI ist.

Wie funktioniert die Azure-Kapazitätsabrechnung für Power BI Embedded?

Azure A-SKUs werden stundenweise abgerechnet (Sie können die Kapazität über Nacht oder am Wochenende pausieren). Wenn Sie eingebettete Analysen hauptsächlich während der Geschäftszeiten nutzen, können Sie die Kosten um 30–50 % senken, indem Sie die Kapazität außerhalb der Geschäftszeiten pausieren. Richten Sie die automatische Pause über Azure Automation ein. Dies macht Power BI Embedded für Anwendungsfälle, die nur während der Geschäftszeiten genutzt werden, sehr kosteneffektiv, erfordert jedoch eine Infrastrukturverwaltung.

Können Endbenutzer meines eingebetteten Analyseprodukts einen Drilldown in Rohdaten durchführen?

Beide Plattformen unterstützen Drill-Through und Drill-Down in Visualisierungen. Power BI unterstützt „In Excel analysieren“ für Endbenutzer, die Rohdaten in Tabellenkalkulationen wünschen (erfordert Power BI Pro, wenn Embedded nicht verwendet wird). Sisense ermöglicht den Export zugrunde liegender Daten gemäß den Berechtigungen des Mandanten. Die Sicherheit auf Zeilenebene in beiden Plattformen stellt sicher, dass Endbenutzer nur auf ihre eigenen Daten zugreifen können.

Was ist die typische Entwicklungszeit für die Einbettung von Power BI vs. Sisense in eine React-App?

Beide verfügen über React SDKs. Für powerbi-client-react von Power BI Embedded ist die Einrichtung des AAD-Dienstprinzipals, der Backend-Token-Generierung und der React-Komponentenkonfiguration erforderlich – normalerweise zwei bis drei Wochen für einen Entwickler, der neu auf der Plattform ist. Sisense Fusion for React benötigt in der Regel 1–2 Wochen bis zur ersten funktionierenden Integration, da die JWT-Authentifizierung einfacher ist als die AAD-Dienstprinzipale. Beide erfordern zusätzliche Zeit für die Multi-Tenancy-Implementierung (4–8 zusätzliche Wochen).

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Nächste Schritte

Power BI Embedded ist die richtige Wahl für Unternehmen, die bereits in das Microsoft-Ökosystem investiert haben, komplexe DAX-basierte Analyseanforderungen haben und mit der Azure-Kapazitätsverwaltung vertraut sind. Sisense ist die richtige Wahl für reine OEM-/eingebettete Analyseszenarien, die vollständiges White-Labeling, React-Einbettung auf Komponentenebene und bewährte Mandantenfähigkeit im großen Maßstab erfordern.

Die [Power BI-Implementierungs- und eingebetteten Analysedienste] (/services/powerbi) von ECOSIRE unterstützen Produktteams bei der Integration von Analysen in ihre Anwendungen – vom Architekturdesign über die API-Integration bis hin zur Dashboard-Optimierung. Ganz gleich, ob Sie interne BI aufbauen oder Analysen in Ihr Produkt einbetten, unser Team verfügt über das nötige Fachwissen.

Besprechen Sie Ihre Anforderungen an eingebettete Analysen mit unseren Power BI-Spezialisten, um die richtige Architektur für die Analyseanforderungen Ihres Produkts zu entwerfen.