Looker vs. Tableau: Welches BI-Tool soll ich wählen?
Haben Sie Probleme, sich zwischen Looker und Tableau für Ihre Business Intelligence-Anforderungen zu entscheiden? In diesem Artikel werden die wichtigsten Unterschiede in Bezug auf Datenmodellierung, Benutzerfreundlichkeit, Preise und vieles mehr erläutert, damit Sie das richtige Tool für Ihr Team auswählen können.
Looker und Tableau sind zwei der beliebtesten Business Intelligence (BI)-Tools für Datenvisualisierung und -analyse. Beide Plattformen helfen Unternehmen dabei, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Sie unterscheiden sich jedoch in ihrer Architektur, Benutzerfreundlichkeit, Preisgestaltung und Integrationsmöglichkeiten. Die Wahl des richtigen Tools hängt von der Datenstrategie Ihres Unternehmens, dem Fachwissen Ihres Teams und Ihren analytischen Anforderungen ab.
Dieser Artikel vergleicht Looker und Tableau anhand von Schlüsselfaktoren und hilft Ihnen zu entscheiden, welche Plattform am besten zu Ihrem Unternehmen passt.
Überblick über Looker und Tableau
Was ist Looker?
Looker ist ein cloudbasiertes BI-Tool, das einen modernen Ansatz für die Datenexploration bietet. Es verwendet eine proprietäre Modellierungssprache namens LookML, mit der Teams Geschäftsregeln und Metriken unternehmensweit einheitlich definieren können.
Was ist Tableau?
Tableau ist eine führende Datenvisualisierungsplattform, die für ihre intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche bekannt ist. Sie ermöglicht es Benutzern, interaktive Dashboards und Berichte mit einer Vielzahl von Datenquellen zu erstellen, sowohl vor Ort als auch cloudbasiert.
Hauptunterschiede zwischen Looker und Tableau
1. Datenmodellierung
Looker: Integrierte Datenmodellierung
LookML von Looker ermöglicht eine zentralisierte Datenmodellierung, die die Konsistenz aller Berichte gewährleistet. Analysten definieren Beziehungen und Berechnungen einmal, wodurch Daten wiederverwendet werden können und das Risiko widersprüchlicher Metriken verringert wird.
Tableau: Berechnungen auf Berichtsebene
Mit Tableau können Benutzer berechnete Felder in einzelnen Berichten erstellen. Dies bietet zwar Flexibilität, kann aber zu Inkonsistenzen führen, wenn verschiedene Benutzer Metriken unterschiedlich definieren.
2. Datenkonnektivität und -verarbeitung
Looker: Arbeitet mit Live-Daten
Looker fragt Daten mit SQL direkt aus Datenbanken ab. Die Daten müssen nicht extrahiert werden, was eine Genauigkeit in Echtzeit gewährleistet. Die Abfrageleistung hängt jedoch von der Geschwindigkeit und Optimierung der Datenbank ab.
Tableau: Extrahieren und Verarbeiten von Daten
Tableau kann eine Verbindung zu Live-Datenbanken herstellen oder Daten in seine In-Memory-Engine (Hyper) extrahieren, um sie schneller zu verarbeiten. Extrahierte Daten ermöglichen schnelle Visualisierungen, müssen aber möglicherweise regelmäßig aktualisiert werden.
3. Visualisierung und Dashboarding
Looker: Code-gesteuerte Visualisierung
Die Visualisierungen von Looker erfordern SQL-basierte Abfragen oder LookML-Definitionen. Es bietet saubere, interaktive Diagramme, aber es fehlt die einfache Drag-and-Drop-Funktion von Tableau.
Tableau: Einfaches Ziehen und Ablegen
Tableau zeichnet sich durch seine interaktive Visualisierung aus. Dank der Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer Diagramme, Karten und Dashboards ohne Programmierkenntnisse erstellen, was den Zugang für technisch nicht versierte Benutzer erleichtert.
4. Benutzerfreundlichkeit
Looker: Das Beste für Analysten und Ingenieure
Looker erfordert SQL-Kenntnisse und Vertrautheit mit LookML. Es ist ideal für Teams mit Datenanalysten, die einen strukturierten, geregelten Datenzugriff bevorzugen.
Tableau: Das Beste für Business-Anwender
Tableau ist benutzerfreundlich und wurde für Geschäftsleute entwickelt. Sein visueller Ansatz macht die Datenexploration intuitiv, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
5. Zusammenarbeit und Austausch
Looker: Web-basierte Zusammenarbeit
Looker arbeitet vollständig im Browser und ermöglicht so eine nahtlose Zusammenarbeit. Die Benutzer können Berichte über URLs austauschen und so einen einheitlichen Datenzugriff gewährleisten.
Tableau: Mehrere Bereitstellungsoptionen
Tableau bietet Desktop-, Cloud- und Server-Bereitstellungen. Während es die Zusammenarbeit unterstützt, erfordert die gemeinsame Nutzung die Veröffentlichung von Dashboards auf Tableau Server oder Tableau Cloud.
6. Preismodell
Looker: Abonnement-basiert
Looker verfolgt ein individuelles Preismodell auf der Grundlage von Benutzern und Datenbankverbindungen. Es richtet sich an mittlere bis große Unternehmen, die eine zentralisierte BI-Lösung suchen.
Tableau: Benutzerbasierte Lizenzierung
Tableau bietet Lizenzen für Creator, Explorer und Viewer mit verschiedenen Preisstufen an. Sie ist für kleine Teams besser skalierbar, kann aber bei größeren Einsätzen teuer werden.
Vor- und Nachteile
Looker Profis
- Zentralisierte Datenmodellierung gewährleistet Konsistenz
- Datenabfragen in Echtzeit reduzieren Datensilos
- Webbasierte Plattform vereinfacht die Zusammenarbeit
Looker Nachteile
- Erfordert SQL- und LookML-Kenntnisse
- Langsamer für Ad-hoc-Visualisierungen
Tableau-Profis
- Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche
- Starke Visualisierungsmöglichkeiten
- Unterstützt mehrere Datenquellen und Extrakte
Tableau Nachteile
- Risiko inkonsistenter Metriken in den Berichten
- Auszüge müssen möglicherweise häufig aktualisiert werden
Welche solltest du wählen?
Wählen Sie Looker, wenn:
- Sie benötigen eine zentralisierte Datenmodellierung und -verwaltung
- Ihr Team ist mit SQL vertraut
- Sie bevorzugen Datenbankabfragen in Echtzeit
Wählen Sie Tableau, wenn:
- Sie legen Wert auf interaktive Visualisierung und Benutzerfreundlichkeit
- Ihr Team umfasst nicht-technische Benutzer
- Sie brauchen Flexibilität bei der Datenextraktion und -verarbeitung
FAQ
Ist Looker für die Datenmodellierung besser als Tableau?
Ja, Looker bietet einen zentralisierten Datenmodellierungsansatz mit LookML, der die Konsistenz aller Berichte gewährleistet.
Kann Tableau eine Verbindung zu Live-Datenquellen herstellen?
Ja, Tableau kann eine Verbindung zu Live-Datenbanken herstellen oder extrahierte Daten für eine schnellere Verarbeitung und Offline-Analyse verwenden.
Welches Tool ist für Anfänger einfacher?
Tableau ist aufgrund seiner Drag-and-Drop-Schnittstelle für Anfänger einfacher, während Looker SQL- und LookML-Kenntnisse erfordert.
Conclusion
Looker und Tableau erfüllen unterschiedliche Business Intelligence-Anforderungen. Looker eignet sich am besten für strukturierte, SQL-gestützte Analysen, während Tableau sich durch Visualisierung und Benutzerzugänglichkeit auszeichnet. Die richtige Wahl hängt von den technischen Kenntnissen Ihres Teams, Ihrer Datenstrategie und Ihren Visualisierungsanforderungen ab.
Für Unternehmen, die auf Konsistenz und geregelten Datenzugriff Wert legen, bietet Looker langfristig bessere Vorteile. Wenn Sie schnelle, flexible und visuell reichhaltige Dashboards benötigen, ist Tableau die bessere Wahl. Berücksichtigen Sie die Prioritäten Ihres Unternehmens, bevor Sie eine Entscheidung treffen.
