Sisense ist ein tiefes Toolkit für Entwickler, die Analytics einbetten. Querri ist für die Menschen gebaut, die fragen.

Sisense veröffentlicht keine Preise; jeder Enterprise-Deal wird individuell angeboten. Die Vertragsdaten von Vendr zeigen einen Median von $56,831 pro Jahr, von $18,139 bis $178,681, je nach Bereitstellung, Nutzertypen, Datenvolumen und Einbettung. Querri ist ein Plan mit planbaren Kosten, mit KI und Dashboards inklusive; siehe aktuelle Pläne.

Ja. Sisense listet einen Self-Serve-Plan „für Startups und wachsende Teams“ mit kostenloser Testphase, aber ohne Preis auf seiner Website. S&P Global 451 Research meldet zwei Stufen: Launch für $399 im Monat für Einbettungen nur zum Ansehen und Grow für $1,299 im Monat mit Bearbeiten, einfachem SSO und White Label. Beide enthalten Credits für KI.

Sisense Credits sind das Verbrauchsmodell für die KI-Funktionen von Sisense. Ein Pool deckt jede KI-Aktion ab, jede Aktion wird pro Nutzung gemessen, Admins erhalten Warnungen bei 85% und 100%, und wenn ein Workspace sein Limit erreicht, pausieren die KI-Funktionen bis zur nächsten Aktualisierung. Ihr eigener OpenAI-Schlüssel verbraucht keine Credits, allerdings rechnet OpenAI dafür mit Ihnen ab.

Ja. Sisense Intelligence umfasst einen Assistenten, der seit Januar 2026 allgemein verfügbar ist, eine KI-Suche für bestehende Widgets, einen Data Modeling Agent, der im August 2026 allgemein verfügbar wurde, und einen MCP-Server in der Beta. Querri funktioniert anders: In einfacher Sprache zu fragen ist der Weg, auf dem alles entsteht, KI ist in jedem Plan enthalten, und jede Antwort zeigt ihre Abfrage.

Der MCP Server von Sisense, seit dem Release 2026.3 in der Beta, lässt externe KI-Agenten die semantischen Modelle von Sisense über OAuth 2.1 abfragen. Die MCP-Verbindung von Querri funktioniert mit Claude und ChatGPT in jedem Plan, auch in Free, und Dashboards und Diagramme erscheinen direkt im Chat, mit den Zugriffsrechten der jeweiligen Person.

Ein ElastiCube ist das In-Memory-Datenmodell von Sisense: Daten werden aus Ihren Quellen importiert, verknüpft und modelliert und nach Zeitplan neu gebaut, damit Dashboards sie schnell abfragen. Die Alternative ist ein Live-Modell, das Ihr Warehouse jedes Mal abfragt, wenn ein Dashboard lädt. So oder so entwirft und pflegt jemand das Modell. In Querri bringen Sie Definitionen in der Bibliothek in einfacher Sprache bei, und die Daten werden bereinigt und geprüft, sobald sie ankommen.

Für die Einbettung meist ja: Das Compose SDK ist für Entwickler in React, Angular und Vue gebaut, und Rezensenten merken an, dass sich manche Funktionen nur mit JavaScript hinzufügen lassen. Fachanwender können Dashboards ansehen und nutzen, sobald sie gebaut sind. Mit Querri entstehen Dashboards per Frage, und eine Einbettung braucht einen Backend-Aufruf und eine Komponente.

Das hängt davon ab, wer es baut. Wenn Ihre Entwickler jedes Widget in Ihre App programmieren wollen, ist Sisense eines der stärksten Toolkits überhaupt. Wenn Sie lieber möchten, dass Ihre Kunden in einfacher Sprache Fragen zu ihren eigenen Daten stellen, ohne vorheriges Modellierungsprojekt, stellen White Label und Einbettung von Querri im Scale-Plan das ganze Produkt unter Ihre Marke, und jeder Kunde sieht nur seine eigenen Zeilen.

Sisense bietet inzwischen Self-Serve-Pläne für Startups an, gemeldet mit $399 bis $1,299 im Monat, und seinen Enterprise-Plan gibt es auf Angebot. Rezensenten erwähnen oft eine Lernkurve, und manche finden es für ein knappes Budget teuer. Querri startet kostenlos und läuft mit einem Plan mit planbaren Kosten, gebaut für Teams ohne Entwickler oder Data Engineers.

Das hängt vom Aufbau ab. Rezensenten berichten von einem Tag für ein einfaches Setup bis zu vier Monaten, und einer beschrieb zwei Monate mit vier oder fünf Personen. Die meiste Zeit fließt in das Datenmodell und die Einbettung. Mit Querri verbinden Sie eine Quelle oder laden eine Datei hoch und fragen noch am selben Tag; für eine Einbettung macht das Engineering einen Backend-Aufruf, und der Rest wird in den Einstellungen konfiguriert.

Ja, und das ist eine echte Stärke. Sisense läuft als SaaS, in einer dedizierten Cloud, in Ihrem eigenen AWS-, Azure- oder GCP-Konto oder On-Premises. Selbstverwaltete Lizenzen kosten laut Vendr zusätzlich 18% bis 22% pro Jahr für die Wartung, und Sie betreiben die Server und die quartalsweisen Upgrades. Querri ist ausschließlich SaaS, mit den Daten jeder Organisation in ihrer eigenen Datenbank und ihrem eigenen Speicher.

Nicht direkt. Querri verbindet sich mit denselben Quellen, die Sisense liest, darunter Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL, MySQL und SQL Server, dazu 125+ Geschäftssysteme. Sie können auch CSV- oder Excel-Exporte aus Sisense hochladen oder einen Screenshot eines Sisense-Dashboards einfügen, und Querri baut es mit Ihren Daten nach.

Ja. Verbinden Sie dieselben Quellen und fügen Sie dann Screenshots der Sisense-Dashboards ein, die Ihr Team am häufigsten nutzt, und Querri baut jedes davon mit Ihren Daten nach, einschließlich der Berechnungen. Die eingebetteten Sisense-Dashboards, die funktionieren, können Sie während des Vergleichs behalten. Die Preise von Querri sind veröffentlicht, sodass Sie ein Verlängerungsangebot daran messen können.

Ja. Sie können ohne Kreditkarte mit dem kostenlosen Plan starten, eine Quelle verbinden und fragen. Was jeder Plan enthält, sehen Sie unter Pläne ansehen. Oder bringen Sie Ihre schwierigste Frage zu einer 20-minütigen Demo mit, einschließlich eines Blicks auf White Label und Einbettung.