Welches ist das beste Tool für Business Intelligence und Data Visualization zwischen Power BI und Tableau? Finde die Antwort in unserem umfassenden Vergleich dieser beiden Software-Tools.
Datavisualisierung wird in Unternehmen immer häufiger eingesetzt. In diesem Zusammenhang werden immer wieder neue Tools entwickelt. Zu den beliebtesten Lösungen gehören Microsoft Power BI und Tableau.
Was genau ist Power BI?
Power BI ist ein Tool für Business Intelligence und Data Visualization. Es ermöglicht dir, Daten aus einer Vielzahl von Quellen in interaktive Tabellen und BI-Berichte umzuwandeln. Es bietet außerdem eine Vielzahl von Diensten und Software-Konnektoren.
Diese Plattform nutzt bereits vorhandene Microsoft-Systeme wie Azure, SQL und Excel, um die Erstellung von Datenvisualisierungen zu ermöglichen. Sie ist eine ausgezeichnete Wahl für Personen, die bereits mit Microsoft-Produkten wie Azure, Office 365 und Excel arbeiten. Außerdem ermöglicht dieses Tool kleinen und mittleren Unternehmen und Start-ups, DataViz zu geringen Kosten einzuführen.
Mit Power BI ist es möglich, Daten aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und nach dem Bereinigungs- und Integrationsprozess Visualisierungen zu erstellen. Eine Ad-hoc-Berichtsfunktion hilft bei der Datenanalyse.
Was genau ist Tableau?
Tableau ist ein Tool, mit dem man sehr ansprechende Datenvisualisierungen erstellen kann. Es hat sich schnell auf dem Markt für Business Intelligence durchgesetzt und ermöglicht es, Rohdaten zu vereinfachen, indem es sie in ein verständliches Format umwandelt.
Diese Lösung ermöglicht die schnelle Analyse von Daten und die Erstellung von Visualisierungen in Form von Tabellen und Tabellenblättern. So sind Fachleute aus allen Abteilungen in der Lage, die Daten zu verstehen und die Analysen zu interpretieren.
Es richtet sich vor allem an große Unternehmen mit einem großen Budget und Data Engineers mit Fachwissen.
Es gibt eine kostenlose Version, die jedoch nur begrenzte Möglichkeiten bietet. Wenn du dich für die kostenpflichtige Version entscheidest, kannst du zusätzliche Funktionen nutzen. Außerdem gibt es eine Non-Profit-Version für den Bildungssektor.
Zugegeben, Tableau und PowerBI sind nicht die einzigen Lösungen für Business Intelligence. Dennoch gehören sie zu den beliebtesten DataViz-Tools. Wer von beiden ist also besser?
Power BI vs. Tableau: Einsatzoptionen
Power BI wird in verschiedenen Versionen angeboten: desktop, pro, premium, mobile, embedded und report server. Du solltest die Version wählen, die zu deinem Unternehmen und deinen Bedürfnissen beim Erstellen von Datenvisualisierungen passt.
Die grundlegendste Konfiguration ist eine Azure-Sitzung, die über die Administratorschnittstelle von Office 365 mit Power BI verbunden ist. Viele Unternehmen haben bereits das nötige Framework, um den Server schnell zu starten. So ist Power BI relativ einfach zu bedienen und kann sich über native Verbindungen und APIs schnell mit Tabellenkalkulationen, Datenquellen und Anwendungen verbinden.
Tableau seinerseits wird neben der kostenlosen Version in mehreren Versionen angeboten. Man kann sich für die Einzel- oder Teamversion oder für ein Analysepaket entscheiden. Jede dieser Optionen ist vor Ort, auf einem Public-Cloud-Server oder auf einem Private-Cloud-Server verfügbar.
Die Anfangsinstanz kann während einer kostenlosen Testphase eingerichtet werden und bietet vollen Zugriff auf verschiedene Teile des Tools. Vom Eröffnungs-Dashboard aus kannst du eine Liste aller verfügbaren Verbindungen sehen.
Dann kannst du die Datenquellen verbinden und damit beginnen, ein Worksheet zu erstellen, das alle Visualisierungen zusammenfasst. Wenn die Visualisierungen mit Tableau Desktop erstellt wurden, können sie über Tableau Server oder Tableau Online geteilt werden.
Integrationen und Verbindungen
Mit Power BI ist es möglich, auf mehrere APIs und vorgefertigte Dashboards zuzugreifen. Dadurch erhält man schnell Inisghts für die gängigsten Lösungen wie Salesforce, Google Analytics oder die verschiedenen Microsoft-Produkte.
Es ist auch möglich, sich mit Abteilungen innerhalb der Organisation zu verbinden oder Dateien hochzuladen, um Visualisierungen zu erstellen. Über die Schaltfläche „Get Data“ können beliebige Daten mit Power BI verbunden werden. Ein kurzer Autorisierungsprozess ist der einzige Schritt, der erforderlich ist, um von einer vollständigen Verbindung zu profitieren.
Tableau hat seinerseits stark in die Integration mit beliebten Unternehmenstools und weit verbreiteten Verbindungen investiert. Es ist möglich, die von deinem Drittanbieter-Abonnement zugelassenen Verbindungen zu überprüfen, indem du dich in das Tool einloggst.
Die Verbindungsschnittstelle von Tableau erfordert die Identifizierung der Daten, die in das Tool importiert werden sollen, wenn die Verbindung hergestellt wird. Der Prozess ist daher etwas komplexer als der von Power BI. Es ist wichtig, dass du weißt, nach welchen Daten du suchen musst, bevor du mit dem Aufbau von Verbindungen beginnst.
Dashboards und Berichterstattung
Für Dashboards und Berichte bietet Power BI Datenzugriff in Echtzeit und nützliche Drag-and-Drop-Funktionen. Dieses Tool ist von Anfang an darauf ausgelegt, die Erstellung von Visualisierungen zu beschleunigen. Es bietet selbst unerfahrenen Nutzern Zugang zu leistungsstarken Funktionen für die Datenentdeckung und -analyse, ohne dass sie vorher Kenntnisse oder Erfahrung haben müssen.
Mit diesem Datenzugriff in Echtzeit können Teams sofort auf Änderungen reagieren, die von CRM-, Vertriebs-, Projektmanagement- und Finanz-Tools in Power BI eingespeist werden.
Dies ist einer der Hauptvorteile von SaaS-Produkten (Software as a Cloud Service), insbesondere bei Dashboarding-Tools. Power BI profitiert also von einem Vorteil in diesem Bereich.
Tableau bietet seinerseits ähnlich leistungsfähige Funktionen. Einige sind jedoch weniger intuitiv, was vor allem an den wenig aussagekräftigen Menüs liegt.
Es ist möglich, Dashboards und Berichte zu verwenden, um auf der Grundlage des vergangenen Verbraucherverhaltens Einnahmen vorherzusagen. Man kann auch Berechnungen durchführen, um vorhandene Daten nach Bedarf umzuwandeln.
Die Live-Abfrage- und Extraktionsfunktionen sind besonders nützlich für Datenanalysten, die es gewohnt sind, ihre Arbeit zu unterbrechen, um Abfrageprozesse zu starten. Die Benutzeroberfläche verwendet ein Drag-and-Drop-System, um Fragen an die Daten stellen zu können.
Du musst nur die Datentypen in die x- und y-Achse eingeben und Tableau erstellt sofort die Visualisierung. Dieses Tool bietet eine harmonische Balance zwischen einem querybasierten Tool, das einen Entwickler erfordert, und einem intuitiven Drag-and-Drop-Tool. Trotz seiner überladenen Oberfläche bleibt Tableau einfach zu benutzen, vorausgesetzt, du kennst den Inhalt deiner Data Sets.
BI- und Produktivitätsfunktionen
Die nativen Anwendungen von Power BI ermöglichen es, von überall auf Daten zuzugreifen und Benachrichtigungen über Änderungen zu erhalten. Es ist auch möglich, die Funktion „publish to web“ zu nutzen, um Visualisierungen direkt zu einem Blog oder einer Website hinzuzufügen.
Eine der nützlichsten Funktionen von Power BI ist das Tool für Abfragen in natürlicher Sprache. Dieses Tool funktioniert wie eine Suchmaschine wie Google, um Daten zu erforschen. Es ist möglich, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und Antworten zu erhalten.
Zahlreiche Tutorials auf dem offiziellen YouTube-Kanal und Webinare sind im Internet verfügbar, um den Umgang mit Power BI und all seinen Funktionen zu erlernen.
Tableau bietet seinerseits auch viele Tools, mit denen man den Umgang mit der Software auf didaktische Weise erlernen kann. Es ist möglich, über eine mobile App auf Daten zuzugreifen und Teams können an gemeinsamen Dashboards zusammenarbeiten.
Bei Tableau gibt es kein Tool für natürlichsprachliche Abfragen. Seit der Übernahme des Unternehmens durch Salesforce wurde jedoch das Tool Einstein AI für die Datenerkennung integriert.
Power BI vs. Tableau: Preise
Im Allgemeinen ist Power BI günstiger als Tableau. Es gibt eine kostenlose Version oder ein monatliches Abonnement und eine teurere Premiumversion.
Obwohl es sich um ein Microsoft-Produkt handelt, musst du nicht für Office 365 bezahlen, um Zugriff auf die Administratoroberfläche von Power BI zu erhalten. Die Tatsache, dass dieses Tool in das Microsoft-Ökosystem integriert ist, macht es erschwinglich, insbesondere für Unternehmen, die bereits in Microsoft-Software investiert haben.
In der Vergangenheit basierte Tableau auf einem Geschäftsmodell mit Sammelbestellungen. Jetzt wird das Tool über ein Abonnementmodell angeboten.
Es werden verschiedene Drittanbieter angeboten, die sich in den Verbindungsmöglichkeiten zu Dateien und Anwendungen von Drittanbietern unterscheiden. Wenn du direkte Verbindungen zu Anwendungen von Drittanbietern wie Marketo, Google Analytics, Hadoop oder anderen Microsoft-Produkten nutzen möchtest, ist es notwendig, die Professional Edition zu wählen.
Die Unterschiede zwischen Power BI und Tableau
Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Unterschiede zwischen Power BI und Tableau. Zunächst einmal kann Tableau große Datenmengen mit einer besseren Leistung bewältigen, insbesondere in der Cloud.
Auch der Kundenservice ist bei Tableau besser, mit einer großen Gemeinschaft von Nutzern, die immer bereit sind zu helfen. Auf der Seite von Power BI profitieren die Nutzer der kostenlosen Version von einem eingeschränkten Kundenservice.
Power BI hingegen hat den Vorteil, dass es sowohl von Anfängern als auch von erfahrenen Nutzern verwendet werden kann. Im Gegensatz dazu ist Tableau für professionelle Analysten und andere Experten reserviert.
Die Benutzeroberfläche von Power BI ist daher viel einfacher zu erlernen. Während Power BI sowohl für kleine, mittlere und große Unternehmen geeignet ist, ist Tableau eher für mittlere und große Organisationen reserviert.
Bei Tableau ist es möglich, die Daten auf einem Server zu speichern. Dies ist bei Power BI nicht der Fall, einem Tool, das sich auf Berichtswesen und analytische Modellierung und nicht auf die Speicherung von Daten konzentriert.
Ein weiterer Schlüsselunterschied betrifft die Messung und Berechnung. Während Tableau MDX verwendet, basiert Power BI auf DAX.
Es ist möglich, Tableau mit vielen Datenquellen zu verbinden, aber Power BI holt in diesem Punkt mit monatlichen Updates langsam auf. Schließlich ist es mit Power BI sehr einfach, Berichte zu integrieren, aber mit Tableau ist diese Aufgabe sehr schwierig.
Vor- und Nachteile von Power BI
Zu den Vorteilen von Power BI gehören die vorgefertigten Dashboards und Berichte für SaaS-Lösungen. Ein weiterer Pluspunkt ist, dass die Dashboards in Echtzeit aktualisiert werden.
Die Verbindung zu den Datenquellen ist zuverlässig und sicher, sowohl vor Ort als auch in der Cloud. Diese Lösung bietet eine schnelle Bereitstellung, eine hybride Konfiguration und eine sichere Umgebung.
Die Datenexploration erfolgt mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache. Auch die Funktionen zur Visualisierung von Dashboards sind sehr zu begrüßen.
Die Integration mit Python- und R-Coding ermöglicht die Manipulation von Visualisierungen. Mit Power Query stehen zahlreiche Optionen zur Verfügung, um Daten vorzubereiten und zu bereinigen. Und dieses Tool wird von künstlicher Intelligenz und Machine Learning angetrieben.
Im Laufe der Updates werden häufig neue Funktionen hinzugefügt. Diese verschiedenen Vorteile sind die Stärken von Power BI.
Diese Lösung hat jedoch auch Nachteile. Dashboards und Berichte können nur mit Personen geteilt werden, die E-Mails auf der gleichen Domain haben.
Außerdem ist es nicht möglich, importierte Daten zu mischen. Dateien werden außerdem abgelehnt, wenn sie größer als 1 GB sind.
Vor- und Nachteile von Tableau
Tableau wiederum kostet weniger, um es zu erlernen. Mit Tableau kannst du schnell und einfach Visualisierungen erstellen und die Nutzer profitieren von einem hervorragenden Kundenservice.
Die Storytelling-Funktionen sind sehr nützlich, ebenso wie die Visualisierungsfunktion. Es ist möglich, Daten für die Analyse zu bereinigen, und es können große Datenmengen bewältigt werden.
Scripting-Sprachen wie R und Python ermöglichen eine hohe Leistung. Schließlich können die Nutzer mithilfe von Tableau Desktop Berichte und Dashboards erstellen.
Die Nachteile von Tableau sind die relativ hohen Kosten, vor allem im Vergleich zu anderen BI-Tools. Daher ist Tableau nur für große Unternehmen geeignet, die in der Lage sind, die Lizenz zu bezahlen.
Es wird bemängelt, dass es kein Änderungsmanagement oder keine Versionierung gibt. Es ist etwas schwierig, benutzerdefinierte Visualisierungen zu importieren, und es gibt keine einfache Methode, um Berichte in andere Anwendungen zu integrieren. Die Plattform bietet keine KI- oder Machine-Learning-Funktionen.
Tableau vs. Power BI: Was ist beliebter?
Laut Slintel wird Tableau im Juni 2021 einen Marktanteil von 12,97 % am Markt für Datenvisualisierung haben, mit 31.568 Unternehmen als Nutzern. Power BI hat einen Marktanteil von 5,43 % mit 13.201 Unternehmen.
Es ist zu betonen, dass Power BI 12 Jahre nach Tableau im Jahr 2015 eingeführt wurde. Dieses Microsoft-Tool hat dank seiner einfachen Bedienung und der Integration mit Microsoft-Produkten schnell an Boden gewonnen. Eine Analyse der Google-Suchanfragen zeigt, dass Power BI doppelt so oft gesucht wird wie Tableau.
Im Allgemeinen wird Power BI als benutzerfreundlicher für neue Benutzer und Anfänger angesehen. Im Gegensatz dazu ist Tableau bei erfahreneren Data Analysts beliebter.
Wie wähle ich zwischen Microsoft Power BI und Tableau?
Um zwischen Power BI und Tableau zu wählen, ist es wichtig, deine Bedürfnisse und Anwendungsfälle zu identifizieren. Power BI ist ein Werkzeug, das für die Selbstbedienung entwickelt wurde. Es kann von jedermann genutzt werden, nicht nur von professionellen Datenanalysten.
Die Benutzeroberfläche setzt mehr auf Drag-and-Drop und intuitive Funktionen, mit denen Teams ihre Visualisierungen erstellen können. Daher ist es eine großartige Lösung für Unternehmen, die von der Datenanalyse profitieren wollen, ohne einen professionellen Analysten einzustellen.
Tableau seinerseits ist genauso leistungsfähig, aber seine Benutzeroberfläche ist nicht so intuitiv. Daher ist es schwieriger, den Umgang mit diesem Werkzeug zu erlernen. Für erfahrene Data Analysts wird es einfacher sein, die Daten zu bereinigen und in Visualisierungen umzuwandeln. Anfänger könnten aufgrund ihrer Unzulänglichkeiten in der Data Science schnell überfordert sein.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Power BI den Vorteil bei der Benutzerfreundlichkeit hat, während Tableau schneller und umfassender ist. Kleine Unternehmen mit begrenzten Budgets und Personalressourcen können mit Power BI beginnen, insbesondere wenn sie bereits in Microsoft-Produkte investiert haben. Mittlere und große Unternehmen, die die Datenanalyse priorisieren und über das nötige Fachwissen verfügen, können sich hingegen für Tableau entscheiden.
Wie lerne ich, Power BI und Tableau zu benutzen?
Business-Intelligence-Tools werden in Unternehmen häufig eingesetzt, und ihre Beherrschung ist eine gefragte Fähigkeit. Um zu lernen, wie man Power BI und Tableau benutzt, kannst du dich an DataScientest wenden.
Diese beiden Softwareprogramme sind das Herzstück des Business Intelligence-Moduls unseres Data Analyst-Kurses. Die anderen Module dieses Kurses behandeln die Programmierung in Python, DataViz, Machine Learning, Textdatenverwaltung und Big Data. Nach Abschluss des Kurses sind die Lernenden bereit, den Beruf des Datenanalysten auszuüben. Von den Alumni haben 85 % sofort einen Job gefunden.
Unsere Kurse bieten einen innovativen Blended-Learning-Ansatz, der Fernunterricht auf einer gecoachten Cloud-Plattform mit Präsenzveranstaltungen verbindet. Es ist möglich, den Kurs als Weiterbildung oder im intensiven BootCamp-Modus zu absolvieren.
Es ist möglich, diese Ausbildung über das Persönliche Ausbildungskonto oder über Pôle Emploi und die AIF zu finanzieren. Verliere keine Sekunde mehr und entdecke das Data Analyst Programm von DataScientest!
Du weißt jetzt alles über Power BI vs. Tableau und wie du dich zwischen diesen beiden Lösungen entscheiden kannst. Weitere Informationen zu diesem Thema findest du in unser komplettes Dossier über Business Intelligence und unsere Einführung in Datavisualisierung.
