Im Zeitalter der Digitalisierung gewinnt eine fundierte Datenanalyse immer mehr an Bedeutung, insbesondere für Software-as-a-Service-(SaaS)-Unternehmen. Die Frage, ob man Kundenanalysen selbst entwickelt oder auf externe Lösungen zurückgreift, ist nicht neu, aber aktueller denn je. Auf Hacker News wurden in einer Diskussion interessante Einblicke aus der Praxis geteilt, die exemplarisch für viele Unternehmen stehen, die sich mit genau dieser Herausforderung beschäftigen. Gerade bei der Entwicklung von eingebetteten Analyse-Tools wird schnell deutlich: Es gibt keinen Königsweg, sondern viele wichtige Kriterien und Abwägungen, die zu berücksichtigen sind. Die Balance zwischen Entwicklungskosten, Flexibilität, Nutzererfahrung und technischer Komplexität steht dabei im Vordergrund.
Viele SaaS-Unternehmen möchten ihren Kunden selbstbedienbare Dashboards bieten, um ihnen wertvolle Einblicke in ihre Daten zu ermöglichen, ohne dass diese tiefgreifende Statistik- oder Programmierkenntnisse mitbringen müssen. Ein entscheidender Punkt ist hier die Frage, ob diese Lösungen im eigenen Haus entwickelt oder mittels spezialisierter Plattformen gekauft werden sollen. Gerade kleinere Teams ohne umfangreiche Entwicklungsressourcen stehen vor einer schwierigen Wahl. Das Selbstentwickeln der Kundenanalytik ermöglicht in der Theorie die komplette Kontrolle über Design, Funktionalität und Integration in das bestehende Produkt. So bleibt das Analyse-Feature nahtlos Teil des Produkts und vermittelt den Nutzer:innen das Gefühl, in einer einheitlichen Umgebung zu arbeiten.
Allerdings erfordert der Aufbau einer stabilen, performanten und benutzerfreundlichen Analytics-Lösung umfangreiche Entwicklungszeit, Know-how und laufenden Wartungsaufwand. Das kann gerade für junge Startups oder kleine Unternehmen schnell zu einer enormen Belastung werden. Im Gegenteil stehen fertige Analytics-Tools wie Tableau, Metabase oder spezialisierte Dienste für eingebettete Dashboards, die entweder selbst gehostet oder als SaaS genutzt werden können. Solche Lösungen punkten mit schneller Implementierung und bewährten Features. Im Alltag haben Unternehmen so deutlich schnelleren Zugang zu funktionsfähigen Dashboards und Analysewerkzeugen.
Doch oft bleibt das Gefühl, dass die Analytics-Anwendungen eher „angehängt“ sind und weniger eine tiefe technische sowie visuelle Integration in das Hauptprodukt erfahren. Das kann sich negativ auf die Nutzererfahrung auswirken. In der Praxis zeigen Erfahrungsberichte, dass insbesondere große Organisationen oft zuerst mit etablierten Tools wie Tableau arbeiten, um dann auf Eigenentwicklungen zu setzen oder zumindest Prototypen zu bauen. Dabei zeigt sich jedoch immer wieder, dass es schwierig ist, schnell eine stabile und intuitiv bedienbare Lösung zu erstellen. Der Umstieg von lizenzierten Plattformen zu selbst entwickelten Analytics-Anwendungen erweist sich als aufwendig und oft mit Performance-Herausforderungen verbunden.
Multimandantenfähigkeit ist eine weitere komplexe Herausforderung. SaaS-Unternehmen mit mehreren Kund:innen müssen sicherstellen, dass jede Kund:in nur auf ihre eigenen Daten zugreifen kann und dabei personalisierte Reports und Dashboards erhält. Selbst entwickelte Lösungen erfordern ein sorgsames Design zur Zugriffskontrolle und Datenisolation, was erneut Entwicklungsressourcen bindet. Fertige Tools bieten häufig bereits integrierte Mechanismen für solche Anwendungsfälle, sind aber manchmal eingeschränkt in der individuellen Anpassung und Skalierbarkeit. Für die Performance ist es essenziell, das Datenvolumen, die Komplexität der Abfragen und den Nutzungsgrad gut zu verstehen und darauf zu reagieren.
Die Umstellung von Datenbanken wie Redshift auf Snowflake kann dabei helfen, eine bessere Skalierbarkeit und schnellere Abfragezeiten zu erreichen. Nutzererwartungen an Analytics sind hoch: Dashboards müssen schnell laden, interaktiv sein und sowohl standardisierte als auch explorative Auswertungen ermöglichen. Die Entscheidung zwischen Selbstentwicklung und Kauf wird weiterhin durch die Frage bestimmt, wer in der Organisation die Verantwortung für das Analytics-Feature übernimmt. In vielen Teams wollen Softwareentwickler:innen sich primär auf Kernfeatures konzentrieren und haben wenig Kapazität für Analytics-spezifische Herausforderungen wie Styling, Embedding und Sicherheitsaspekte. Data-Teams wiederum verfügen oft über das nötige analytic Know-how, aber nicht über Frontend-Kompetenzen.
Ein Trend geht dahin, Analytics Engineers stärker „fullstack“ auszubilden, sodass sie eine Brücke zwischen Entwicklung und Datenanalyse schlagen können. Aktuelle Marktlösungen haben auch Lücken. Viele bieten noch keine einfache, flexible Möglichkeit, das Analyseerlebnis vollständig und ohne großen Entwicklungsaufwand periodisch anzupassen und tief in das Produkt einzubinden – insbesondere bei Branding, User-Experience und granularen Zugriffsrechten. Hier setzt auch die Nachfrage nach schlankeren, auf SaaS-Teams zugeschnittenen Embedded-Analytics-Tools an, die ein Gleichgewicht zwischen schneller Bereitstellung und individueller Integration ermöglichen. Für Startups und kleinere Teams könnte daher ein modernes Embedded Analytics Tool eine attraktive Alternative sein, das sich schnell einbinden lässt und gleichzeitig durch Customizing Optionen ein eigenes Look & Feel ermöglicht.
Das Ziel ist, Kunden analytische Selbstbedienung zu bieten, ohne den Aufwand einer kompletten Eigenentwicklung. Zusammenfassend ist festzuhalten: Die Wahl zwischen Kaufen und Bauen der Kundenanalytik hängt stark vom jeweiligen Unternehmen ab – von der Größe, vom Kundenkreis, den verfügbaren Ressourcen und der angestrebten Nutzererfahrung. Eine fest definierte Empfehlung gibt es nicht, da beide Ansätze ihre Stärken und Schwächen haben. Während Eigenentwicklung maximale Kontrolle und Integration bietet, überzeugt der Kauf durch Geschwindigkeit und Verlässlichkeit. Zugleich zeigt die Erfahrung, dass der Betrieb und die Wartung eingebetteter Analytics-Lösungen eine beträchtliche Verantwortung darstellen.
Ohne ein Team, das sich sowohl mit Daten, Technik als auch User-Experience befasst, entstehen schnell Frustrationen. Die Zukunft könnte daher in hybriden Ansätzen liegen oder in der verstärkten Förderung von Rollen wie Analytics Engineers, die technisch und fachlich zwischen den Welten vermitteln können. Insbesondere die Anforderung, ein echtes Customer-Analytics-Feature als Teil des Produkts anzubieten, das auf Multi-Tenancy Rücksicht nimmt, vom Branding das Gefühl der Eigenständigkeit vermittelt und dabei performant bleibt, stellt eine spannende Herausforderung dar. SaaS-Anbieter, die hier einen guten Kompromiss finden, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil durch eine attraktive Addition für ihre Kunden und können deren Datenpotenziale besser heben. Nicht zuletzt zeigt der Blick in die Community-Gespräche auf Hacker News, wie vielschichtig das Thema ist und wie wertvoll gegenseitige Erfahrungsberichte als Orientierung sind.
Grundlagen, die bislang in großen Unternehmen erst mit großem Aufwand realisiert werden konnten, werden so auch für kleinere Teams greifbar. Embedded Analytics ist damit eine zentrale Baustelle und Chance zugleich für moderne Software-Produkte, um datengetriebenen Mehrwert für die Nutzer effektiv umzusetzen.
