Daten können eine Geheimwaffe für jedes Unternehmen sein, aber ohne die richtige Interpretation werden sie zu einer Bankkarte mit verlorener PIN - man hat sie, kann sie aber nicht benutzen. Vor nicht allzu langer Zeit hatten nur Datenwissenschaftler diese "PIN" und konnten Daten nutzbar machen. Alles hat sich geändert, als Selbstbedienungs-Analyse-Tools auf den Markt kamen, die es auch technisch nicht versierten Mitarbeitern ermöglichen, ihre Datenkompetenz zu verbessern, Datenanalytik-Strategien zu untermauern und Daten in Geschäftswert zu verwandeln.
Bei dem Versuch zu verstehen, welche Tools in der Softwarebranche für die Datenvisualisierung führend sind und welche zu den Hauptverursachern gehören, lässt sich leicht feststellen, dass es einen ständigen Wettlauf zwischen Tableau und Microsoft Power BI gibt. Wenn wir uns die Magic Quadrants for Analytics and BI Platforms von Gartner ansehen, werden wir feststellen, dass Tableau seit acht Jahren in Folge die Führung übernommen hat, während Power BI seit dreizehn Jahren! Im Jahr 2020 werden beide Unternehmen wie folgt positioniert sein:
In Zusammenarbeit mit unserem Team, das auf Business-Intelligence-Beratung spezialisiert ist, bringen wir die beiden Tools zusammen und betrachten sie aus verschiedenen Blickwinkeln, um zu verstehen, warum Sie sich für das eine oder das andere Tool für Ihr Unternehmen entscheiden sollten.
Ein kurzer Überblick über Tableau
Tableau entstand aus einem Informatikprojekt in Stanford und kam 2003 als Datenvisualisierungstool auf den Markt. Ziel war es, die Datenanalyse auch für technisch weniger versierte Fachleute zugänglich zu machen und mehr Möglichkeiten für Data-storytelling zu bieten. Tableau vergrößerte schnell seine Präsenz und wurde durch das Angebot einer effizienten Lösung für die Datendemokratisierung und Self-Service-Analytik zu einem Konkurrenten für so namhafte Unternehmen wie Oracle, SAP und Microsoft.
Auf der Grundlage der Erfahrung von Itransition in der Tableau-Beratung können wir sagen, dass die Datenwissenschaftlichen Fähigkeiten von Tableau sowohl von Einzelpersonen als auch von großen analytischen Teams genutzt werden können.
Tableau verbessert seine Tools kontinuierlich, indem es Funktionen für maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und intelligente Datenaufbereitung hinzufügt. Kein Wunder, dass das Unternehmen im Jahr 2019 von Salesforce übernommen wurde, einem weiteren Disruptor und Marktführer.
Ein kurzer Überblick über Power BI
Microsoft's Power BI Projekt erblickte 2010 unter dem Namen Project Crescent das Licht der Welt. Später wurde es in Power BI umbenannt und 2013 enthüllt.
Heutzutage bedeutet die Implementierung von Power BI die Übernahme anderer Microsoft-Produkte wie Azure und SQL. Aus diesem Grund neigen Benutzer der Microsoft-Suite eher dazu, Power BI als Datenvisualisierungsplattform zu wählen. Aufgrund des attraktiven Preises ist Power BI auch bei Start-ups und KMUs beliebt (Spoiler-Alarm: nicht für alle Anwendungsfälle).
Tableau gegen Power BI: ein direkter Vergleich
Beide Tools verfügen über leistungsstarke Funktionen, die Tausende von Nutzern anziehen, aber jedes hat seine Schwachstellen. Schauen wir uns an, wo jedes Tool glänzt und wo es seine Positionen stärken muss.
Einrichtung
Power BI kann sowohl vor Ort als auch in der Cloud eingesetzt werden und über Desktop- und Mobilgeräte genutzt werden. Unternehmen, die Microsoft-Produkte verwenden, haben die Voraussetzungen für eine schnelle Einrichtung. Sie müssen lediglich das Tool öffnen und mit der Auswahl der Datenquellen beginnen.
Power BI verfügt über das kostenlose Tool Power BI Desktop, das für die Erstellung von Datenvisualisierungen sehr beliebt ist.
Wenn Anwender bereit sind, in Self-Service-Analysen einzusteigen oder zu skalieren, haben sie die Wahl zwischen zwei kostenpflichtigen Plänen: Power BI Pro (mit einer kostenlosen 60-Tage-Testversion) und Power BI Premium:
Tableau ist auch als Desktop-, Mobil- und Serviceversion verfügbar. Mit dem kostenlosen Tool Tableau Public ist es möglich, Daten zu visualisieren und zu veröffentlichen und Zugang zu einer großen Bibliothek von nutzergenerierten Datenvisualisierungen zu erhalten, die mit Tableau erstellt wurden.
Tableau ist nicht großzügig mit kostenlosen Testversionen und bietet nur eine 14-tägige Testphase für Tableau Desktop an. Für Studenten oder Lehrer kann sie auf ein Jahr verlängert werden. Bei der kostenlosen Testversion handelt es sich um eine vollwertige Version, bei der es möglich ist, Datenquellen zu verbinden, Visualisierungen zu erstellen und anzupassen und sie über Tableau Server oder Tableau Online zu teilen.
Die Preisgestaltung von Tableau scheint viel verwirrender zu sein. Es gibt drei Stufen: Creator für den Zugriff auf den vollen Funktionsumfang, Explorer für Self-Services-Analysen und Viewer für sofort einsatzbereite Visualisierungen. Jede Stufe bietet Zugang zu verschiedenen Produktkombinationen, und der Preis variiert je nach Bereitstellungsoption:
Power BI scheint eine niedrigere Einstiegshürde für Einzelanwender zu haben, für diejenigen, die an Selbstbedienungs-BI und Analytik interessiert sind, und für Unternehmen, die tief in das Microsoft-Ökosystem investiert sind. In einigen Fällen bedeutet die Preisflexibilität von Tableau jedoch, dass das Tool viel billiger sein kann, z. B. bei der Bereitstellung vor Ort:
Das Urteil
Tableau ist einfach zu bedienen. Sie brauchen keine zusätzliche Software zu installieren - öffnen Sie einfach ein Dashboard, wählen Sie Datenquellen aus und beginnen Sie mit der Visualisierung. Power BI ist für Benutzer anderer Microsoft-Produkte einfacher einzurichten. Power BI scheint jedoch eine budgetfreundlichere Option zu sein, während Tableau für die Bereitstellung und Skalierung vor Ort günstiger ist.
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Datenquellen
Tableau bietet eine lange Liste von Drittanbieter-Datenquellenverbindungen. Um eine Quelle zu verbinden, müssen Benutzer angeben, welche Daten sie visualisieren möchten. Das bedeutet, dass Benutzer eine allgemeine Vorstellung davon haben sollten, mit welchen Daten ihre Visualisierungen gefüllt werden sollen, damit sie relevant sind.
Power BI verfügt auch über zahlreiche Verbindungen zu Drittanbietern. Solange Power BI Teil des Microsoft-Ökosystems ist, lässt es sich zudem nahtlos in den Microsoft-Stack integrieren.
Bei der Anbindung von Datenquellen können Power BI-Kunden auf eine Grenze von 3,5K Datenpunkten stoßen. Tableau kennt diese Barriere nicht und ermöglicht eine schnellere Verarbeitung großer Datensätze bei geringerem Speicherbedarf. Darüber hinaus gibt es bei Tableau keine Beschränkung des Datenspeichers für jeden Plan. Bei Power BI stehen den Nutzern mit Power BI Pro 10 GB und mit Power BI Premium bis zu 100 TB zur Verfügung.
Urteil
Es ist möglich, verschiedene Datenquellen von Drittanbietern mit beiden Tools zu verbinden, aber Tableau-Nutzer können unbegrenzte Datenpunkte und Datenspeicher nutzen. Power BI fällt seiner engen Beziehung zu Microsoft zum Opfer - während die Bewohner des Microsoft-Ökosystems es bequem finden können, können Benutzer, die versuchen, das Tool von außen zu verwenden, bei der Bereitstellung auf einige Herausforderungen stoßen.
Visualisierungen
Mit Power BI können Benutzer einfach Datensätze hochladen, zahlreiche Visualisierungstypen wie alle Arten von Diagrammen, KPIs, Karten, Prognosemodelle und mehr auswählen und Daten aus der Seitenleiste zu einem Visualisierungsentwurf hinzufügen. Wenn Benutzer jedoch eine benutzerdefinierte Visualisierung benötigen, müssen sie etwas Code schreiben.
Tableau bietet außerdem eine große Auswahl an Diagrammen, Grafiken, Tabellen, Plots, Karten, Infografiken und deren Kombinationen. Es verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche, die die Erstellung ästhetisch ansprechender und anspruchsvoller Visualisierungen mit Drag-and-Drop-Tools ermöglicht. Um die verfügbaren Visualisierungen anzupassen, müssen die Benutzer eine einfache Kalkulationssprache beherrschen.
Das Urteil
Beide Lösungen bieten alle Arten von Big-Data-Visualisierungen und sind in der Lage, effiziente Visualisierungen zu erstellen, mit denen Benutzer ihre Daten lesen, Muster erkennen und datengestützte Entscheidungen treffen können. Es wird jedoch allgemein angenommen, dass die Visualisierungen von Tableau reichhaltiger und verlockender sind.
Analytik
Nutzer können ihren Daten Fragen in natürlicher Sprache stellen und erhalten die Antworten als Visualisierungen in beiden Tools.
Power BI verfügt über ein auf NLP- und NLG-Technologien basierendes Q&A-Tool, mit dem Benutzer ihre Daten per Text oder Sprache über ein beliebiges Gerät befragen und visuelle Antworten erhalten können. Beim Eingeben ihrer Fragen können die Nutzer auf die automatische Vervollständigung und Vorschläge zurückgreifen. Bei Sprachanfragen können sich die Nutzer mit Cortana, der virtuellen Assistentin von Microsoft, unterhalten.
Tableau verfügt über ein ähnliches Tool namens Ask Data, mit dem es möglich ist, Fragen einzugeben und Einblicke in Form von reichhaltigen Datenvisualisierungen zu erhalten, ohne dass man die Datenstruktur verstehen muss. Die Funktion funktioniert mit allen verfügbaren Datenquellen und erfordert keine zusätzliche Einrichtung. Es ist möglich, das zugrunde liegende semantische Modell durch Hinzufügen von Synonymen, Definitionen und Berechnungen anzupassen.
Zusätzlich bietet Power BI die Funktion "Einblicke", die auf einer Reihe fortschrittlicher analytischer, KI-gestützter Algorithmen basiert und den Benutzern hilft, Trends, Korrelationen und potenzielle Ausreißer in ihren Daten zu finden.
Datenwissenschaftler können automatisierte ML-Modelle nutzen, um mit Predictive Analytics in Power BI zu arbeiten. Sie können neue Modelle erstellen und trainieren und sie anwenden, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu müssen sie zwei von Power BI verwendete Programmiersprachen beherrschen: M und DAX.
Das KI-gestützte Smart-Analytics-Tool von Tableau hilft, die Datenverarbeitung zu rationalisieren und die manuelle Bereinigung zu minimieren, während die Funktion Explain Data bestimmte Datenpunkte hervorhebt und Zeit bei der Suche nach den richtigen Antworten spart. Im Bereich Predictive Analytics kann Tableau automatisch ein Modell auf der Grundlage der verfügbaren Daten auswählen, so dass die Benutzer Prognosen per Drag-and-Drop erstellen können. Möglich wird dies durch die Integration von Tableau mit R und Python, die die Ausführung von Code innerhalb von Tableau ermöglicht.
Urteil
Beide Tools bieten leistungsstarke Analysefunktionen in Kombination mit maschinellem Lernen und Datenmodellierung. Power BI bietet den unschlagbaren Vorteil, dass man in die Daten eindringen kann, indem man Fragen sowohl über Text als auch über Sprache stellt. Tableau ist jedoch benutzerfreundlicher, wenn es um prädiktive Analysen geht, da es allen Arten von Benutzern ermöglicht, Prognosen über eine Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen. Power BI wiederum erfordert Kodierung, um prädiktive Analysen zu nutzen.
Nutzbarkeit und Annahme
Power BI und Tableau sind nicht umsonst beide führend. Sie bieten eine seltene Mischung aus Benutzerfreundlichkeit und fortschrittlicher Funktionalität. Beide Tools bieten den Benutzern Drag-and-Drop-Tools, vorgefertigte APIs und Tools für Entwickler und Datenwissenschaftler.
Als Microsoft-Produkt wird Power BI den Microsoft-Nutzern vertraut sein. Gleichzeitig werden Sie, wenn Sie neu in Power BI sind, gezwungen sein, tiefer in das Microsoft-Ökosystem einzusteigen.
Es ist erwähnenswert, dass Power BI eher programmierzentriert ist, wenn es um Anpassungen und die Erstellung von Modellen geht. Tableau wiederum balanciert zwischen Kodierung und Drag-and-Drop, was es für nicht-technische Benutzer zugänglicher macht.
Power BI verfügt über eine umfangreiche Wissensbasis und Lernressourcen, wie Artikel, Demos, Webinare und YouTube-Videos. Tableau verfügt über ein nach Tableau-Produkten kategorisiertes Lernportal, das Anwendern auf jedem technischen Niveau hilft, das Tool zu beherrschen.
Tableau bietet mehr Optionen für den Kundensupport: Telefon, E-Mail und Support-Tickets, während Premium-Benutzer von Power BI schneller Hilfe erhalten als Benutzer mit einem kostenlosen Konto. Tableau hat auch eine der besten Communities unter den BI-Technologieanbietern. Es gibt eine Vielzahl von Benutzergruppen, die wertvolle Inhalte wie Online-Tutorials, vorgefertigte Visualisierungen und How-to-Threads erstellen und Veranstaltungen und Wettbewerbe organisieren. Die Power BI-Community ist eher auf Entwickler ausgerichtet, da sie sich eher auf die Codierung und benutzerdefinierte Integrationen als auf Analysen konzentriert.
Urteil
Beide Tools sind auch für Personen ohne Vorkenntnisse zugänglich. Power BI scheint jedoch für Benutzer anderer Microsoft-Produkte intuitiver zu sein. Wenn es um Anpassungen geht, ist Tableau die erste Wahl, da die meisten seiner Funktionen keine Programmierung erfordern. Beide Tools bieten verschiedene Kundensupport-Optionen, aber Power BI-Benutzer mit kostenlosen Konten haben nur begrenzten Zugang dazu. Außerdem ist die Benutzer-Community von Tableau robuster und analytikorientierter, während sich die von Power BI auf die Codierung konzentriert.
Verwandeln Sie Ihre Daten in Geschäftswert
Wie Itransition einem Kunden bei der Entscheidung zwischen Tableau und Power BI half
In einem unserer BI-Beratungsprojekte fiel es einer kanadischen Geschäftsbank schwer, sich den verschiedenen Herausforderungen des Datenmanagements zu stellen und das richtige Datenanalysewerkzeug auszuwählen, um eine eine BI-Architekturlösung zu schaffen, die auch für Nichttechniker geeignet ist.
Um sie bei der Auswahl einer geeigneten BI-Suite zu unterstützen, haben wir eine detaillierte vergleichende Analyse der beiden Tools erstellt. Um ihre Unterschiede aufzuzeigen und sie anhand des Business-Intelligence-Projektplans zu validieren, erstellten wir OLAP-Würfel und konfigurierten Testberichte auf der Grundlage von Echtdaten in beiden Tools. Unsere Pilotberichte dienten als Grundlage für die weitere BI-Implementierung auf der Grundlage der Anforderungen des Kunden.
Als Ergebnis halfen unsere detaillierte Analyse und die Beispiele aus der Praxis dem Kunden zu verstehen, welche BI-Lösung für ihn optimal ist, um bestehende Engpässe zu beseitigen und den Mitarbeitern ein intuitives BI-Tool zur Verfügung zu stellen.
Abschließende Gedanken
Um führend zu werden, sollte ein BI-Tool Benutzerfreundlichkeit, analytische Fähigkeiten, globale Anerkennung und Kosteneffizienz vereinen. Sowohl Tableau als auch Power BI verfügen über all diese Eigenschaften. Um zu verstehen, welches Tool Ihren Anforderungen und Möglichkeiten besser entspricht, können Sie die verfügbaren kostenlosen Produkte testen oder sich an Itransition wenden, um einen detaillierten Vergleich auf der Grundlage Ihrer Anforderungen durchzuführen.
