Um Mode einzuordnen, hilft ein Blick auf ein verbreitetes Problem in vielen Datenteams: Die Werkzeuge sind fragmentiert. Man schreibt SQL in einem Datenbank-Client, exportiert die Ergebnisse in eine Tabellenkalkulation, führt vertiefte Auswertungen in einem separaten Python-Notebook durch und baut am Ende in einem dritten Werkzeug ein Dashboard. Bei jedem dieser Übergänge gehen Kontext, Nachvollziehbarkeit und Zeit verloren. Mode versucht, diese Kette in einer einzigen Umgebung zu schließen – von der ersten Frage an die Daten bis zum fertigen, geteilten Ergebnis.
Drei Eigenschaften prägen Mode:
Die Wurzeln von Mode liegen in einem sehr guten, browserbasierten SQL-Editor. Anders als ein einfacher Datenbank-Client wurde dieser Editor für die tägliche Analysearbeit optimiert: mit Verweisen auf frühere Abfragen, gemeinsamer Nutzung, Wiederverwendung und einer engen Verzahnung mit den nachgelagerten Schritten. Aus diesem Kern ist über die Jahre eine vollständige Analytics-Plattform gewachsen, die den gesamten Weg von der Rohabfrage bis zum kommunizierten Ergebnis abdeckt. Diese Herkunft erklärt, warum Mode für SQL-affine Anwender so angenehm ist – der Editor stand von Anfang an im Zentrum.
Der entscheidende Schritt war die Verbindung dieses SQL-Kerns mit Notebooks und Reports. Eine Abfrage liefert einen Datensatz; dieser Datensatz steht unmittelbar in einem Python- oder R-Notebook zur Verfügung, wo er statistisch vertieft, modelliert oder visualisiert werden kann; und das Ergebnis wandert in einen Report, den auch Nicht-Techniker im Unternehmen lesen und nutzen können. Diese durchgehende Kette – ohne Medienbrüche, ohne manuellen Export – ist der eigentliche Kern dessen, was Mode ausmacht.
Mode adressiert primär die Rolle des Datenanalysten und Data Scientists, die tiefer in die Daten einsteigen wollen, als es reine Dashboard-Werkzeuge erlauben. Es richtet sich an Teams, in denen SQL selbstverständlich ist und in denen zumindest ein Teil der Mitarbeiter mit Python oder R umgehen kann. Für diese Zielgruppe ist Mode ein Produktivitäts-Werkzeug ersten Ranges, weil es Werkzeugwechsel und Kontextverluste beseitigt.
Für den reinen Selbstbedienungs-Anwender ohne Datenkenntnisse ist Mode dagegen nicht das naheliegende Werkzeug. Wer ausschließlich vorgefertigte Berichte konsumieren oder ohne SQL per Mausklick eigene Auswertungen bauen möchte, ist mit stärker auf Fachanwender ausgerichteten BI-Werkzeugen oft besser bedient. Diese ehrliche Einordnung ist wichtig: Mode ist ein exzellentes Werkzeug für datenkundige Menschen, kein universelles BI-Werkzeug für jedermann. Wer diese Zielgruppen-Frage vorab klärt, vermeidet Enttäuschungen bei der Einführung.
Mode Analytics wurde als eigenständiges Unternehmen gegründet und hat sich einen Namen als Werkzeug für datenkundige Analysten gemacht. In den vergangenen Jahren wurde Mode von ThoughtSpot übernommen, einem Anbieter, der vor allem für sein suchbasiertes, KI-gestütztes Analytics bekannt ist – also für einen Ansatz, bei dem Anwender Fragen in natürlicher Sprache stellen und Antworten aus ihren Daten erhalten. Aus dieser Kombination entsteht ein Portfolio, das zwei Welten verbindet: die tiefe, code-nahe Analyse von Mode und die suchbasierte, breit zugängliche Analytik von ThoughtSpot.
Für Interessenten ist die entscheidende Frage nicht die Firmengeschichte, sondern die praktische Auswirkung. Mode wird weiterhin als Produkt mit eigenem Charakter geführt und behält seine Stärken im Bereich der code-nahen Analyse. Die Zugehörigkeit zu ThoughtSpot eröffnet die Möglichkeit, beide Ansätze – tiefe Analyse und suchbasierte Erkundung – näher zusammenzubringen. Wie stark diese Integration im Einzelnen ausfällt und in welcher Form die Produkte künftig zusammenwachsen, entwickelt sich dynamisch weiter; den aktuellen Stand sollte man vor einer Entscheidung direkt beim Anbieter erfragen.
Aus Beratungssicht raten wir, diese Konstellation nüchtern zu bewerten. Übernahmen bringen naturgemäß eine gewisse Unsicherheit mit sich – etwa über die künftige Produktstrategie, Preisgestaltung oder Roadmap. Zugleich kann die Einbettung in ein größeres Portfolio auch Stabilität und Investitionskraft bedeuten. Wir empfehlen, bei einer ernsthaften Evaluierung explizit nach der Produkt-Roadmap, der Vertragskontinuität und der geplanten Rolle von Mode innerhalb des ThoughtSpot-Portfolios zu fragen.
Mode positioniert sich klar im Segment der modernen, cloud-nativen Analytics-Werkzeuge, die auf einem Data Warehouse aufsetzen. Es steht dabei einerseits in der Tradition der klassischen BI-Werkzeuge, andererseits in der jüngeren Bewegung, die Analyse und Data Science in geteilten, kollaborativen Umgebungen zusammenführt. Diese Zwischenstellung – anspruchsvoller und tiefer als reine Dashboard-Werkzeuge, aber zugänglicher und kommunikationsstärker als reine Notebook-Umgebungen – ist Modes eigentliche Nische.
Für den Mittelstand ist diese Positionierung relevant, weil sie die Frage aufwirft, ob das eigene Team zu dieser Nische passt. Ein Unternehmen mit einer kleinen, aber datenkundigen Analyse-Mannschaft findet in Mode oft einen idealen Partner. Ein Unternehmen, das vor allem Fachanwender ohne technische Datenkenntnisse mit Berichten versorgen will, sollte prüfen, ob nicht ein stärker auf Selbstbedienung ausgelegtes Werkzeug – gegebenenfalls ergänzend – besser passt.
Im Zentrum von Mode steht ein SQL-Editor, der nicht als Beiwerk, sondern als eigenständiges Qualitätsmerkmal gedacht ist. Er verbindet die klassische Aufgabe – Abfragen gegen ein Data Warehouse schreiben und ausführen – mit den Komfortfunktionen einer modernen Umgebung: Hilfen beim Schreiben, ein Überblick über verfügbare Tabellen und Spalten, die einfache Wiederverwendung früherer Abfragen und die enge Anbindung an die nächsten Schritte. Für einen Analysten, der ohnehin den Großteil seines Tages in SQL denkt, ist ein solcher Editor kein Detail, sondern der Unterschied zwischen mühsamem und flüssigem Arbeiten.
Entscheidend ist, dass die Ergebnisse einer Abfrage nicht in einer Sackgasse enden. Sie stehen unmittelbar für die Visualisierung im Visual Explorer, für die Vertiefung im Notebook und für die Aufnahme in einen Report bereit. Diese durchgängige Kette – von der Abfrage direkt in die nächsten Schritte – ist das, was Mode von einem bloßen SQL-Client unterscheidet.
Der zweite Baustein, die Notebooks, hebt Mode über reine BI-Werkzeuge hinaus. Ein Notebook ist eine interaktive Arbeitsumgebung, in der man Code – hier in Python oder R – ausführt, dokumentiert und mit den Ergebnissen kombiniert. In Mode greifen diese Notebooks direkt auf die Daten zu, die zuvor per SQL abgefragt wurden. Damit lassen sich Aufgaben lösen, die reines SQL überfordern: statistische Analysen, Vorhersagemodelle, spezialisierte Visualisierungen oder komplexe Datenaufbereitungen.
Der praktische Gewinn ist die nahtlose Verbindung. In der fragmentierten Werkzeuglandschaft vieler Unternehmen bedeutet der Wechsel von SQL zu Python einen manuellen Export, einen Import und den Verlust des Zusammenhangs. In Mode fließen die SQL-Ergebnisse ohne Bruch ins Notebook – die Analyse bleibt an einem Ort, nachvollziehbar und wiederholbar. Für Teams, die zwischen klassischer Analyse und Data Science pendeln, ist das ein erheblicher Produktivitätsgewinn.
Die beiden letzten Bausteine schließen die Kette zur geschäftlichen Kommunikation. Der Visual Explorer erlaubt es, aus Abfrageergebnissen ohne Programmierung schnell Diagramme zu erzeugen – nützlich für das zügige Erkunden von Daten und für Anwender, die nicht jede Visualisierung in Code gießen möchten. Die Reports schließlich verwandeln Analysen in teilbare, interaktive Berichte, die auch von Menschen ohne Datenkenntnisse gelesen und genutzt werden können und sich automatisch aktuell halten lassen.
Damit deckt Mode einen kompletten Bogen ab: von der technischen Frage an die Daten über die tiefe Analyse bis zur verständlichen Kommunikation an das Geschäft. Genau dieser Bogen – Abfrage, Analyse, Kommunikation in einer Umgebung – ist der Kern des Nutzenversprechens und der Grund, warum datenkundige Teams Mode schätzen.
Die Automatisierung in Mode folgt einer einfachen Idee: Wiederkehrende Aufgaben – etwa das regelmäßige Aktualisieren eines Berichts oder das Benachrichtigen bei auffälligen Zahlen – sollen nicht von Hand, sondern verlässlich von der Plattform erledigt werden. Das entlastet Analysten von monotoner Pflege und stellt sicher, dass Empfänger stets aktuelle Ergebnisse sehen. Gerade in Teams mit knappen Ressourcen ist das ein spürbarer Gewinn.
Mode integriert – im Einklang mit dem Trend der gesamten Branche und der KI-Ausrichtung der Muttergesellschaft ThoughtSpot – KI-gestützte Assistenzfunktionen. Der Anspruch entspricht dem, was man von KI-Assistenten in der Analysearbeit kennt: Unterstützung beim Schreiben und Erklären von SQL-Abfragen, Hilfe beim Verstehen bestehender Analysen und Vorschläge, die den Einstieg in eine Fragestellung beschleunigen. In der Praxis kann eine solche Assistenz spürbar Zeit sparen, etwa indem sie einen ersten Abfrage-Entwurf liefert oder eine komplexe Abfrage in verständliche Worte übersetzt.
Aus Beratungssicht ordnen wir das nüchtern ein: KI-Assistenz ist ein vielversprechender Beschleuniger, aber kein Autopilot. Eine von der KI vorgeschlagene Abfrage oder Auswertung muss von einem fachkundigen Menschen geprüft werden, bevor daraus geschäftliche Schlüsse gezogen werden – denn ob eine Kennzahl fachlich korrekt berechnet ist, kann keine KI verlässlich beurteilen. Wir empfehlen, solche Funktionen als Werkzeug für erfahrene Anwender zu betrachten, das Routinearbeit abnimmt, und nicht als Weg, fehlendes Datenverständnis zu ersetzen. Zudem entwickelt sich diese Funktionsfamilie sehr schnell weiter – der konkrete Umfang sollte beim Anbieter geprüft werden.
Ein praktisch besonders wertvoller Baustein ist das Scheduling, also die geplante, automatische Aktualisierung von Analysen und Reports. Statt eine Abfrage jeden Morgen von Hand auszuführen, legt man einen Zeitplan fest – und Mode aktualisiert den Bericht automatisch und stellt ihn den Empfängern zur Verfügung. Das klingt unspektakulär, ist im Alltag aber einer der größten Zeitspar-Effekte: Ein einmal gebauter, sauber geplanter Report versorgt sein Publikum fortlaufend, ohne dass jemand daran denken muss.
Für den Mittelstand ist das besonders relevant. Wo Analyse-Ressourcen knapp sind, ist jede Stunde, die nicht in manuelle Bericht-Aktualisierung fließt, gewonnene Zeit für echte Analyse. Ein durchdachtes Scheduling verwandelt eine Sammlung von Einzelberichten in eine verlässliche, sich selbst pflegende Berichtslandschaft.
Der dritte Baustein sind Alerts, also automatische Benachrichtigungen. Statt darauf zu warten, dass jemand einen Bericht öffnet und eine Auffälligkeit bemerkt, kann Mode aktiv melden, wenn ein Wert eine definierte Schwelle über- oder unterschreitet oder wenn ein Bericht neue Ergebnisse enthält. So wird aus einem passiven Bericht, den man abrufen muss, ein aktives Frühwarnsystem, das sich meldet, wenn Aufmerksamkeit nötig ist.
In der Praxis verändert dieser Wechsel von „Bericht abrufen“ zu „Bericht meldet sich“ die Nutzung spürbar. Verantwortliche müssen nicht mehr routinemäßig Dashboards durchsehen, sondern werden gezielt informiert, wenn es etwas zu sehen gibt. Wir empfehlen, Alerts sparsam und auf wirklich entscheidende Kennzahlen anzuwenden – zu viele Benachrichtigungen stumpfen ab und werden ignoriert. Der konkrete Funktionsumfang von KI-Assistenz, Scheduling und Alerts entwickelt sich weiter; den aktuellen Stand sollten Sie für Ihren Anwendungsfall beim Anbieter prüfen.
Der typische Aufbau folgt einer klaren Arbeitsteilung: Ein Data Warehouse hält die Daten und erbringt die Rechenleistung, eine Transformationsschicht wie dbt verwandelt Rohdaten in saubere, dokumentierte Analysetabellen, und Mode greift auf diese veredelten Daten zu, um sie zu analysieren und zu kommunizieren. Weil Mode die eigentliche Rechenarbeit an das Warehouse delegiert, bleibt es selbst schlank – es fragt die Daten dort ab, wo sie liegen, statt sie zu duplizieren.
Mode braucht eine Datenquelle, aus der es liest – in aller Regel ein Cloud Data Warehouse. Es verbindet sich mit den führenden modernen Plattformen, darunter Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift und Databricks, sowie mit gängigen relationalen Datenbanken. Diese Offenheit ist bewusst: Mode bindet sich nicht an einen einzelnen Datenanbieter, sondern spricht die jeweilige SQL-Umgebung an. Das gibt Unternehmen Flexibilität bei der Wahl ihrer Datenplattform.
Für den Mittelstand ist diese Warehouse-Neutralität ein starkes Argument. Wer heute etwa mit Snowflake oder BigQuery arbeitet, kann Mode als Analyse-Ebene darüberlegen, ohne die darunterliegende Plattform infrage zu stellen. Und weil Modes Analysen im Kern SQL sind, bleibt ein erheblicher Teil der Arbeit portabel, selbst wenn man das Warehouse eines Tages wechseln würde. Diese lose Kopplung mindert die Abhängigkeit von einer einzelnen Entscheidung.
Besonders wichtig für eine verlässliche Nutzung ist das Zusammenspiel mit dbt, dem De-facto-Standard für die Datentransformation im Warehouse. Die Rollenteilung ist klar: dbt sorgt dafür, dass im Warehouse saubere, getestete und dokumentierte Analysetabellen entstehen, in denen die Geschäftslogik zentral abgebildet ist. Mode greift dann auf diese veredelten Tabellen zu und macht daraus Analysen und Berichte. Wo dbt die Grundlage schafft, baut Mode darauf auf.
Dieses Zusammenspiel ist aus unserer Sicht ein Best-Practice-Muster. Wenn die Geschäftslogik – etwa die Definition zentraler Kennzahlen – bereits in dbt sauber und einheitlich abgelegt ist, bleiben die Analysen in Mode schlank und konsistent. Die verbreitete Unsitte, komplexe Berechnungen in jeder einzelnen Abfrage neu und potenziell abweichend zu definieren, entfällt. So entsteht eine Analyselandschaft, in der alle Berichte auf derselben, vertrauenswürdigen Datenbasis fußen. Wir behandeln dbt und die zugehörige Transformationsschicht in einem eigenen Fachartikel ausführlich.
Über die Datenanbindung hinaus lässt sich Mode in den Arbeitsalltag einbetten: Berichte können geteilt, in andere Anwendungen eingebunden oder als Datei exportiert werden, und die Zusammenarbeit lässt sich mit gängigen Kommunikationskanälen verknüpfen. So gelangen Analyseergebnisse dorthin, wo die Empfänger ohnehin arbeiten. Ergänzend eröffnet die Zugehörigkeit zum ThoughtSpot-Portfolio die Perspektive, die code-nahe Analyse von Mode mit der suchbasierten Analytik von ThoughtSpot zu kombinieren – wie eng diese Verzahnung im Einzelnen ausfällt, entwickelt sich weiter und sollte beim Anbieter erfragt werden.
Wichtig vorab: Der beste Vergleich ist nie „welches Werkzeug ist besser“, sondern „welches passt zu unserem Team und unserer Aufgabe“. Die folgenden Einordnungen sind bewusst qualitativ gehalten – Funktionsumfänge und Positionierungen der genannten Werkzeuge entwickeln sich laufend weiter, und die für Sie relevanten Details prüfen Sie am besten in einer konkreten Evaluierung.
Hex ist Mode am ähnlichsten: Auch Hex verbindet SQL und Notebooks (Python) in einer kollaborativen Umgebung und richtet sich an datenkundige Analysten und Data Scientists. Der Unterschied liegt eher in der Betonung und im Charakter. Hex hat sich einen Ruf als besonders flexible, interaktive Umgebung für sogenannte Data Apps erarbeitet – interaktive Analyse-Oberflächen, die man mit Parametern und Bedienelementen versehen kann. Mode legt seinen Schwerpunkt stärker auf den durchgängigen Weg von der SQL-Abfrage zum geteilten, kommunikationsfertigen Report.
In der Praxis konkurrieren beide um dieselbe Zielgruppe. Welches Werkzeug besser passt, hängt von Nuancen ab: Wie stark braucht das Team interaktive Data Apps? Wie wichtig ist der ausgereifte SQL-Editor als Einstieg? Wie fügt sich das Werkzeug in die bestehende Landschaft ein? Weil beide sehr nah beieinanderliegen, empfehlen wir hier besonders eine praktische Erprobung mit realen Daten statt einer Entscheidung nach Datenblatt.
Looker verfolgt einen anderen Grundgedanken. Sein Kern ist eine zentrale Modellierungsschicht, in der Kennzahlen und Geschäftslogik einmal definiert werden und dann für alle Auswertungen konsistent gelten. Looker richtet sich damit stärker auf verlässliche, unternehmensweit einheitliche Metriken und auf Fachanwender, die innerhalb dieses vorgegebenen Modells selbst Auswertungen bauen. Der Preis dieser Konsistenz ist eine gewisse Disziplin und ein Modellierungsaufwand vorab.
Mode ist in dieser Hinsicht freier und explorativer. Es gibt keine erzwungene zentrale Modellschicht in Mode selbst – die Konsistenz stellt man idealerweise über dbt in der Ebene darunter her. Mode ist damit näher an der offenen, forschenden Analysearbeit, während Looker näher an der kontrollierten, standardisierten Metrik-Auslieferung liegt. Wer verlässliche, unternehmensweit einheitliche Kennzahlen für viele Fachanwender braucht, findet in Looker (auf einer soliden Modellschicht) oft die passendere Antwort; wer explorative Analysetiefe für ein datenkundiges Team sucht, ist mit Mode besser bedient.
Tableau ist der wohl bekannteste Vertreter des visuellen, auf Fachanwender ausgerichteten BI. Seine Stärke ist die reiche, interaktive Visualisierung per Drag-and-drop: Auch Anwender ohne SQL-Kenntnisse können ausdrucksstarke Dashboards bauen. Tableau glänzt dort, wo es um die anschauliche, visuell anspruchsvolle Darstellung von Daten für ein breites Publikum geht.
Mode und Tableau adressieren damit unterschiedliche Bedürfnisse. Tableau ist überlegen, wenn die visuelle Aufbereitung und der Zugang für Fachanwender im Vordergrund stehen. Mode ist überlegen, wenn die Analysetiefe zählt – wenn SQL und Python die Werkzeuge der Wahl sind und die Analyse über das hinausgeht, was sich per Maus zusammenklicken lässt. Nicht selten ergänzen sich beide Welten: ein Werkzeug wie Mode für die tiefe Analyse durch Spezialisten, ein Werkzeug wie Tableau für die breite Visualisierung im Fachbereich. Die Frage ist also selten „entweder/oder“, sondern „welches Werkzeug für welche Rolle“.
Mode wird als verwalteter Cloud-Dienst betrieben. Das bedeutet: Es gibt keine Software, die Sie auf eigenen Servern installieren und pflegen müssen. Der Anbieter kümmert sich um Betrieb, Verfügbarkeit und Aktualisierungen; Sie greifen über den Browser auf die Plattform zu. Der Vorteil liegt auf der Hand – ein schneller Start ohne Infrastruktur-Aufbau, keine eigenen Wartungsarbeiten, stets die aktuelle Version. Für kleine Teams ohne dedizierte IT-Ressourcen ist das ein erheblicher Entlastungsfaktor.
Die Kehrseite dieser Bequemlichkeit ist die Auslagerung an einen externen, US-amerikanischen Anbieter. Anders als bei einem selbst betriebenen Werkzeug haben Sie keine Kontrolle über die Infrastruktur, und die Fragen zu Serverstandort und Datentransfer, die wir in Kapitel 09 behandeln, werden zum zentralen Prüfpunkt. Für die Betriebsentscheidung heißt das: Der Komfortgewinn ist real, aber er muss gegen die Anforderungen an Datenhoheit und Datenschutz abgewogen werden.
Der wichtigste technische Schritt bei der Einführung ist die Anbindung an das Data Warehouse. Mode wird mit der Datenquelle verbunden, aus der es lesen soll – idealerweise ein Warehouse, in dem die Daten bereits sauber, per dbt modelliert und in einer geeigneten Region liegen. Diese Verbindung sollte von Anfang an durchdacht sein: Welche Daten darf Mode sehen? Wie werden Zugangsdaten sicher verwaltet? In welcher Region liegen die Daten, auf die zugegriffen wird?
Ebenso wichtig ist ein durchdachtes Berechtigungskonzept. Wer darf Abfragen schreiben, wer nur Berichte lesen, wer sensible Datenbereiche einsehen? Gerade weil Mode ein mächtiges Analysewerkzeug mit direktem Datenzugriff ist, gehört die Frage der Zugriffsrechte an den Anfang der Einführung, nicht ans Ende. Wir empfehlen, das Rechtekonzept eng mit der Datenschutz-Betrachtung aus Kapitel 09 zu verzahnen.
Wie bei jeder Datenplattform empfehlen wir einen fokussierten Start. Statt Mode breit und ohne klaren Zweck auszurollen, beginnt man mit einer konkreten, datenkundigen Nutzergruppe und einem echten Anwendungsfall – etwa einer wiederkehrenden Analyse, die heute mühsam von Hand über mehrere Werkzeuge läuft. Der schnelle, sichtbare Erfolg schafft Akzeptanz und liefert die Argumente für die weitere Verbreitung. Aus diesem ersten Erfolg wächst die Nutzung organisch.
Mit wachsender Nutzung wird Governance wichtig. Eine geteilte Analyseumgebung wird nur dann zum Wissensschatz, wenn Ordnung herrscht: klare Namens- und Ablagekonventionen, saubere Berechtigungen und ein gemeinsames Verständnis, was ein „offizieller“ Report ist und was eine Erkundung. Ohne diese Disziplin droht dieselbe Unübersichtlichkeit, die man mit einem zentralen Werkzeug eigentlich überwinden wollte. Mode macht die Analyse technisch handhabbar; die organisatorische Disziplin – Konventionen, Verantwortlichkeiten, Qualitätssicherung – müssen Sie mitbringen. Genau an dieser Schnittstelle zwischen Technik, Daten und Organisation setzt unsere Beratungsarbeit an.
Besonders naheliegend ist Mode für Unternehmen, die bereits ein Cloud Data Warehouse betreiben und mindestens einen oder zwei Mitarbeiter haben, die SQL – und idealerweise Python – beherrschen. Ein klassisches Beispiel ist eine wiederkehrende, tiefergehende Analyse des Kundenverhaltens: Welche Kundengruppen sind besonders wertvoll, welche drohen abzuwandern, welche Muster stecken hinter Kaufentscheidungen? Solche Fragen lassen sich mit reinem Klick-Dashboard kaum beantworten, mit der Kombination aus SQL und Python in Mode dagegen sehr gut – und das Ergebnis wandert direkt in einen teilbaren Report für die Geschäftsführung.
Weitere typische Felder sind die Auswertung von Marketing- und Vertriebsdaten mit statistischen Methoden, um zu verstehen, welche Maßnahmen tatsächlich wirken; das regelmäßige Management-Reporting aus mehreren Quellen, das sich per Scheduling selbst aktuell hält; oder Ad-hoc-Analysen, wenn die Geschäftsführung eine konkrete, dringende Frage an die Daten hat, die über Standardberichte hinausgeht. In all diesen Fällen ist Modes Stärke die Kombination aus Analysetiefe und teilbarer Kommunikation.
Ein erster, klar umrissener Mode-Anwendungsfall – von der Anbindung des Warehouse über die ersten Abfragen und Analysen bis zum teilbaren, geplanten Report – ist in vielen Mittelstands-Projekten in wenigen Wochen umsetzbar, sofern ein Warehouse mit sauberen Daten bereits vorhanden ist und datenkundige Anwender zur Verfügung stehen. Der Aufbau einer breiten, gut organisierten Analysekultur über viele Fragestellungen und Teams hinweg ist dagegen ein fortlaufender Prozess über mehrere Monate. Wer mit einem fokussierten Pilotprojekt startet und daraus lernt, baut die Nutzung tragfähig aus – statt sich an einem überdimensionierten Erstwurf zu verheben. Wichtig ist die ehrliche Einordnung: Mode ist ein Werkzeug für datenkundige Menschen und entfaltet seinen Wert nur, wenn diese Zielgruppe vorhanden ist und eine solide Datenbasis darunterliegt.
Mode wird als Cloud-Abonnement gebucht. Wie bei den meisten Analytics-SaaS-Anbietern staffeln sich die Angebote üblicherweise nach Funktionsumfang, Anzahl der Nutzer beziehungsweise Rollen und Nutzungsumfang; typischerweise gibt es Einstiegs-, Team- und Unternehmensstufen mit unterschiedlichem Leistungsniveau. Konkrete Eurobeträge nennen wir bewusst nicht – die Preise unterscheiden sich je nach Plan, Nutzung und ausgehandeltem Vertrag und ändern sich über die Zeit. Die verbindlichen Konditionen prüfen Sie bitte direkt beim Anbieter.
Ein oft übersehener Punkt: Die eigentlichen Rechenkosten entstehen nicht in Mode, sondern im Data Warehouse, gegen das die Abfragen laufen. Aufwändige oder ineffizient gebaute Abfragen, die große Datenmengen verarbeiten, treiben die Warehouse-Rechnung – nicht die Mode-Lizenz. Umgekehrt hilft eine gute, per dbt modellierte Datenbasis, diese Kosten niedrig zu halten, weil Analysen dann auf schlanken, vorbereiteten Tabellen aufsetzen statt auf teuren Roh-Abfragen. Wer die Gesamtkosten seiner Analytics-Landschaft betrachtet, muss Mode-Abonnement, Warehouse-Rechenkosten und gegebenenfalls die Transformationsschicht zusammendenken.
Mode ist ein US-amerikanisches Produkt und heute Teil von ThoughtSpot, ebenfalls einem US-Anbieter. Für deutsche und europäische Unternehmen wirft das – wie bei allen US-Anbietern – berechtigte Fragen zu Datenschutz und Datenhoheit auf. Anders als bei einem selbst betriebenen Werkzeug gibt es bei Mode keine On-Premises-Variante: Es ist ein reiner Cloud-Dienst. Das macht die Fragen nach Serverstandort und Datentransfer zum zentralen Prüfpunkt jeder Bewertung.
Für die Bewertung ist entscheidend zu verstehen, welche Daten Mode überhaupt verarbeitet. Mode führt Abfragen gegen Ihr Warehouse aus und verarbeitet dabei die Abfrageergebnisse, um sie zu analysieren und in Berichten darzustellen. Anders als eine reine Transformationsschicht, die nur Steuerbefehle erzeugt, sieht und verarbeitet Mode also tatsächlich Ihre Analysedaten – potenziell einschließlich personenbezogener Daten, wenn diese Teil der Auswertung sind. Damit ist die Datenschutzfrage bei Mode gewichtiger als bei einem Werkzeug, das keine eigentlichen Daten sieht. Umso wichtiger ist die konsequente Datenminimierung: Nur die wirklich benötigten Daten sollten überhaupt in die Analyse gelangen, personenbezogene Angaben im Zweifel pseudonymisiert werden.
Bei einem US-Cloud-Anbieter bleibt – wie stets – ein grundsätzliches Drittland-Thema bestehen, das seit den Schrems-Urteilen und der Diskussion um den US Cloud Act kontrovers bewertet wird. Wir empfehlen, vor einer Entscheidung gezielt beim Anbieter zu prüfen: Welcher Serverstandort wird angeboten, gibt es eine EU-Hosting-Option, wie ist der Datentransfer geregelt, welche vertraglichen Instrumente – Auftragsverarbeitungsvertrag und Standardvertragsklauseln – stehen zur Verfügung, und welche Sicherheitszertifizierungen liegen vor. Ein wichtiger Hebel für die Souveränität liegt außerdem in der Ebene darunter: Wenn die eigentlichen Daten in einem Warehouse in einer EU-Region liegen und Mode nur gezielt und minimiert darauf zugreift, verbessert das die Gesamtbewertung. Für viele Mittelständler kann Mode mit geprüftem Serverstandort, sauberem Auftragsverarbeitungsvertrag und konsequenter Datenminimierung vertretbar sein; wer maximale Souveränität und volle Kontrolle über die Infrastruktur benötigt, muss den reinen SaaS-Charakter von Mode kritisch abwägen. Die endgültige Bewertung bleibt eine Frage des Einzelfalls.
