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Looker vs. Tableau: Welches ist das beste BI-Tool für deine Bedürfnisse?
Business Intelligence (BI) ist das Herzstück von datengesteuerten Entscheidungen. Sie kombiniert Analytik, Data Mining, Datenvisualisierung und den Einsatz von Datentools und -infrastrukturen, um den Entscheidungsprozess voranzutreiben.
BI hilft, die Macht der Daten zu nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, die Leistung zu verbessern, Kosten zu senken, Risiken zu managen und den Markt zu verstehen.
Wenn es um den Einsatz von BI-Tools geht, gibt es keine pauschale Entscheidung, die für alle gilt. Unternehmen müssen verschiedene Aspekte berücksichtigen, z. B. das Unternehmensziel, Datenquellen, Integrationen, Zusammenarbeit und mehr.
Wenn wir uns in erster Linie auf BI-Tools konzentrieren, gibt es zwei, die derzeit die führenden Anwärter in der BI-Landschaft sind: Tableau und Looker Studio (ehemals Google Data Studio).
Looker vs. Tableau Vergleich Tabelle
Wenn du nicht viel Zeit hast, haben wir die folgende Tabelle erstellt, um dir die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Looker und Tableau aufzuzeigen:
Looker |
Tableau |
|
Einheimische Unterstützung |
Google Produkte |
Salesforce Produkte |
Muttersprache |
LookLM |
VizQL |
Anzahl der unterstützten Datenquellen |
1000+ |
100+ |
Datenaufbereitung und -integration |
Präzision und Kontrolle. Integriert sich mit einer Vielzahl von Datenquellen |
Daten mit Tableau Prep aufbereiten Umfassende Konnektivität mit Datenquellen |
Datenmodellierung |
Code-first-Ansatz mit LookML |
Drag-and-Drop-Funktion für visuelle und intuitive Leichtigkeit |
Möglichkeiten der Visualisierung |
Betonung auf Datengenauigkeit und -konsistenz |
Schwerpunkt auf visuellen Darstellungen und Data Storytelling |
Analytik |
Fokus auf Präzision, SQL-basierte Analysen und benutzerdefinierte Metriken |
Erweiterung des analytischen Ansatzes und Flexibilität durch berechnete Felder und Ad-hoc-Analysen |
Governance |
Zentralisierte Datenverwaltung mit LookML |
Erfordert zusätzliche Maßnahmen, um sicherzustellen, dass Ad-hoc-Analysen die Datenkonsistenz und -genauigkeit nicht beeinträchtigen |
Kollaboration |
Versionskontrolle und Integration mit Google Workspace |
Interaktive Dashboards, die auf vielfältige Weise geteilt werden können |
Lernkurve |
Steilere Lernkurve aufgrund der technischen Natur von LookML |
Geringe Lernkurve, da es speziell für alle Niveaus konzipiert ist |
Kosten |
- Entwickler-Benutzer: $125/Benutzer/Monat |
- Creator: $75/Benutzer/Monat |
Looker vs. Tableau verstehen
Schauen wir uns zunächst jedes der Tools der Reihe nach an, um zu verstehen, wofür sie hauptsächlich verwendet werden.
Was ist Looker?
Looker, das 2019 von Google übernommen wurde und jetzt Teil der Google Cloud Platform (GCP) ist, ist eine Unternehmensplattform für BI, Datenanwendungen und eingebettete Analysen. Das Tool wurde für Unternehmen aller Größenordnungen entwickelt.
Das Herzstück von Looker sind die Datenmodellierungsfunktionen mit LookML, kurz für Looker Modelling Language, die es Datenanalytikern ermöglicht, Beziehungen zwischen Daten zu finden und Modelle zu erstellen, auf die andere Nutzer zugreifen und sie erkunden können.
Looker lässt sich nahtlos in das GCP integrieren, mit Tools wie BigQuery
die es Nutzern ermöglicht, große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren. Die benutzerfreundliche Oberfläche ermöglicht es den Nutzern, die Daten zu erforschen, ohne technisches Fachwissen zu benötigen.
Bild von Google Cloud
Was ist Tableau?
Tableau wurde 2003 gegründet und 2019 von Salesforce übernommen. Tableau ist eine visuelle Analyseplattform, die für ihre vielfältigen Möglichkeiten der Datenvisualisierung bekannt ist. Sie hat die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten verstehen und nutzen, verändert. Die Muttersprache von Tableau ist VizQL, eine Sprache zur Datenabfrage und -visualisierung.
Wenn es um Datenvisualisierung geht, setzt Tableau mit seiner Drag-and-Drop-Oberfläche den Standard. Die Nutzer können komplexe Grafiken, Diagramme und Dashboards erstellen, die allen Nutzern aus allen Ebenen zugänglich sind, damit sie die Muster und Trends in den Daten verstehen können.
Neben seinen Datenvisualisierungsfunktionen bietet Tableau robuste Datenanalysefunktionen, die mit jeder Datenquelle verbunden werden können und so eine flexible Datenexploration ermöglichen. Die leistungsstarke In-Memory-Daten-Engine bietet schnelle Datenverarbeitung, statistische Berechnungen, prädiktive Modellierung und Echtzeitanalysen.
Bild von Tableau
Looker vs. Tableau: Kernfunktionen im Vergleich
Vergleichen wir einige der wichtigsten Funktionen der beiden Tools, um zu sehen, wo es Gemeinsamkeiten und Unterschiede gibt:
Datenmodellierung und -management
Datenmodellierung und -management sind wichtige Elemente von BI und Datenanalyse. Sie bilden die Grundlage, um Daten zu verstehen, zu speichern, zu organisieren und so effektiv wie möglich zu nutzen.
Wenn es um die Verwaltung und Standardisierung von Daten geht, ist LookML der Gewinner.
Sie ermöglicht es den Nutzern, die Geschäftslogik zu definieren, die Beziehungen zwischen den Daten zu verstehen und Berechnungen direkt auf der Plattform durchzuführen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass der Datenanalyseprozess konsistent und genau ist, was für die Data Governance entscheidend ist.
Unternehmen können auch Governance-Richtlinien einführen, um Datenqualität, Compliance und Sicherheit zu gewährleisten.
Auf der anderen Seite konzentriert sich Tableau bei der Datenmodellierung und -verwaltung auf die Flexibilität der Plattform und die Bequemlichkeit der Nutzer/innen.
Die Oberfläche von Tableau ermöglicht es den Nutzern, mit verschiedenen Datenstrukturen umzugehen, ohne dass sie Programmierkenntnisse benötigen. Die Drag-and-Drop-Funktion ermöglicht es den Nutzern, Beziehungen zwischen Daten herzustellen und Berechnungen einfach durchzuführen.
Seine Datenmanagement-Fähigkeiten werden durch die Funktion Datenmodell erweitert, die die Integration mehrerer Datenquellen in einer einzigen Ansicht ermöglicht.
Bild von DALL-E
Visualisierungsmöglichkeiten
Visualisierungen sind ein Schlüsselelement für BI-Analysten und andere Stakeholder, da sie einen direkten Einfluss auf ihren Entscheidungsprozess haben.
Looker ist leistungsstark und benutzerfreundlich und macht die Erstellung von Visualisierungen wie Diagrammen und Tabellen einfach und effektiv. Du kannst interaktive Dashboards erstellen, die mit verschiedenen Diagrammtypen einen umfassenden Überblick über Metriken und Trends geben.
Looker bietet auch eine Drill-Down-Funktion, mit der du Daten detaillierter untersuchen und mit Filtern anpassen kannst.
Looker hat jedoch Grenzen, wenn es um seine Visualisierungsmöglichkeiten geht. Es gibt zum Beispiel Einschränkungen bei der Anpassung verschiedener Arten von Visualisierungen, wie zum Beispiel das Verhalten bestimmter Diagrammtypen. LookML ist auch nicht einfach zu bedienen, da du ein gutes Verständnis von LookML haben musst, um sein volles Potenzial zu nutzen.
Eine weitere Einschränkung ist, dass die Plattform nur für einfache bis mittlere Analysen geeignet ist. Daher müssen Nutzer, die erweiterte Statistiken oder Vorhersagemodelle in Visualisierungen benötigen, andere Tools integrieren.
Tableau ist führend in der Datenvisualisierung. Bekannt für seine intuitive Benutzeroberfläche und seine Analysen, können Nutzer ihre komplexen Datensätze in ansprechende visuelle Geschichten verwandeln. Außerdem kann es viele Datenquellen verarbeiten und bietet verschiedene Visualisierungsoptionen wie Heatmaps und Streudiagramme.
Tableau verbessert die Plattform kontinuierlich durch die Integration von KI und ML für die Analyse und bekräftigt damit seine Position als Marktführer in der Datenvisualisierung.
Datenaufbereitung und -integration
Die Aufbereitung deiner Daten vor der Analysephase ist der Punkt, an dem die Magie passiert, bevor sie in den Entscheidungsprozess integriert werden.
LookML hat eine Code-first-Umgebung, die Präzision und Kontrolle bei der Datenaufbereitung und -integration auf der Plattform gewährleistet. Dies geht Hand in Hand mit ihrem versionskontrollierten Ansatz, der sicherstellt, dass die Daten konsistent, wiederverwendbar und leicht zu pflegen sind.
Looker kann auch mit einer Vielzahl von Datenquellen wie Google BigQuery integriert werden, sodass die Daten zur Vorbereitung der Analysephase nahtlos zusammengeführt werden können.
Tableau hat ein Tool namens Tableau Prep, das das Bereinigen und Aufbereiten von Daten erleichtert, ohne dass du technische Kenntnisse brauchst. Die Drag-and-Drop-Schnittstelle macht die komplexen Aufgaben der Datenaufbereitung viel einfacher und für jeden zugänglich. Tableau bietet außerdem eine nahtlose Integration mit einer Vielzahl von Datenkursen wie Amazon Redshift, SQL-Datenbanken und mehr.
Diese umfangreichen Verbindungen ermöglichen es den Nutzern, ihre Daten zu kombinieren, sie zu analysieren und einzelne Visualisierungen oder Dashboards zu erstellen.
Tabelle zum Vergleich der Hauptmerkmale
In der folgenden Tabelle haben wir die wichtigsten Funktionen der einzelnen Tools für einen schnellen Vergleich zusammengestellt:
Feature | Looker | Tableau |
---|---|---|
Datenmodellierung und -management | - Nutzt LookML, um Geschäftslogik zu definieren, Datenbeziehungen zu verstehen und Berechnungen vorzunehmen. - Sorgt für eine konsistente und genaue Datenanalyse. - Starker Fokus auf Data Governance und Richtlinien. |
- Flexible Oberfläche mit Fokus auf Benutzerkomfort. - Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Beziehungen und Berechnungen. - Die Datenmodellfunktion integriert mehrere Datenquellen in einer einzigen Ansicht. |
Möglichkeiten der Visualisierung | - Benutzerfreundliche Plattform zur Erstellung von Grafiken, Diagrammen und interaktiven Dashboards. - Drill-Down-Funktionen zur detaillierten Untersuchung von Daten. - Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für erweiterte Visualisierungen. - Erfordert LookML-Kenntnisse. |
- Branchenführer im Bereich Datenvisualisierung. - Intuitive Benutzeroberfläche zur Erstellung ansprechender visueller Geschichten. - Unterstützt eine Vielzahl von Visualisierungen (z. B. Heatmaps, Streudiagramme). - Integriert KI/ML für erweiterte Analysen. |
Datenaufbereitung und Integration | - Code-first-Umgebung mit versionsgesteuerter Datenaufbereitung. - Sorgt für Präzision, Konsistenz und Wiederverwendbarkeit. - Integriert mit Datenquellen wie Google BigQuery für nahtlose Analysevorbereitung. |
- Tableau Prep vereinfacht die Datenbereinigung und -aufbereitung mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche. - Keine technischen Kenntnisse erforderlich. - Integriert sich in verschiedene Datenquellen wie Amazon Redshift und SQL-Datenbanken. |
Looker vs. Tableau: Analytische Fähigkeiten
Unser Tableau Cheat Sheet zeigt die Einsatzmöglichkeiten des Tools für Business Analytics
Analytik und Governance
Wenn es um Data Governance und unternehmensweite Daten geht, ist Looker der Gewinner. Die einheitliche Ebene von LookML ist das Herzstück des Governance-Modells. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Nutzer mit einheitlichen Definitionen, Berechnungen und Ergebnissen arbeiten, um die Genauigkeit der Daten zu erhöhen.
Der Code-First-Ansatz sowie die Berechtigungs- und Zugriffskontrollen sorgen für die korrekte Verwaltung des Datenzugriffs und gewährleisten Sicherheit und Compliance. Looker kann je nach Bedarf eines Unternehmens effektiv skaliert werden, indem moderne Data Warehouses integriert werden und Echtzeitanalysen unterstützt werden.
Andererseits ist Tableau für seine Flexibilität und seine benutzerfreundliche Oberfläche bekannt. Die Nutzer können Ad-hoc-Analysen und maßgeschneiderte Einblicke durchführen und Funktionen wie berechnete Felder für spezifische Geschäftsanforderungen nutzen. Wie wir bereits wissen, liegt die Stärke von Tableau in der Fähigkeit, sicherzustellen, dass alle Nutzer auf allen Ebenen die Plattform bequem nutzen können.
Allerdings stellt diese Flexibilität für die Nutzerinnen und Nutzer auch eine Herausforderung für die Verwaltung dar.
Von Nutzern erstellte berechnete Felder und Analysen können zu Unstimmigkeiten in der Organisation führen. Der zentralisierte Geschäftslogik-Ansatz von Looker in LookML lässt sich besser verwalten als Tableau, das eine sorgfältige Verwaltung und andere Praktiken erfordert, um sicherzustellen, dass Ad-hoc-Analysen die Datenkonsistenz und -genauigkeit nicht beeinträchtigen.
Looker vs. Tableau: Kollaboration und Benutzerfreundlichkeit
Zusammenarbeit und Benutzerfreundlichkeit sind zwei Aspekte, die den erfolgreichen Einsatz von BI-Tools sicherstellen, wie z.B. eine verbesserte Entscheidungsfindung, höhere Produktivität und mehr.
Funktionen für die Zusammenarbeit
Eine der wichtigsten Funktionen von Looker für die Zusammenarbeit ist das robuste Versionskontrollsystem, das in der Code-First-Umgebung von LookML verankert ist. Änderungen an Datenmodellen und Dashboards werden nachverfolgt und überprüft und können auch wieder rückgängig gemacht werden. Dies bietet den Teammitgliedern eine kollaborative Umgebung, in der sie die Arbeiten anderer Mitglieder beitragen, überprüfen und überschreiben können.
Looker ist auch in Google Workspace integriert, was den gesamten Prozess der Zusammenarbeit verbessert. Die Nutzer können mit vertrauten Tools wie Google Sheets arbeiten, um Daten zu analysieren und zu visualisieren. Teammitglieder können effektiver zusammenarbeiten und Erkenntnisse auf ihrer bevorzugten Plattform teilen.
Andererseits macht die benutzerfreundliche Oberfläche von Tableau zusammen mit den Sharing-Funktionen die Kollaborationsfunktionen auch für technisch nicht versierte Nutzer/innen interessant. Dashboards sind interaktiv und wurden speziell dafür entwickelt, dass sie leicht geteilt werden können und verständlich sind. Die Nutzer/innen können Dashboards kommentieren, sie zu Webseiten hinzufügen und sie in sozialen Medien teilen.
Nutzererfahrung und Lernkurve
Der Code-First-Ansatz von Looker bietet Präzision und Kontrolle. Dieser codezentrierte Ansatz ist jedoch vor allem für Nutzer mit technischem Hintergrund von Vorteil und hat eine steilere Lernkurve. Das ist vielleicht nicht für jedes Unternehmen von Vorteil, in dem alle Geschäftsanwender mit ihrem BI-Tool interagieren müssen.
Andererseits ist die Drag-and-Drop-Oberfläche von Tableau und die Möglichkeit, Visualisierungen und Dashboards zu erstellen, ohne einen technischen Hintergrund zu benötigen, verlockender. Die Nutzer können den Code bereinigen und für die Analyse vorbereiten, ohne selbst Code zu schreiben. Damit hat Tableau die Oberhand für Unternehmen, die ohne technische Kenntnisse nach aussagekräftigen Erkenntnissen suchen.
Wenn du wissen willst, wie du Tableau erlernen kannst, findest du in unserem separaten Leitfaden alle Schritte und Ressourcen, die du für den Einstieg brauchst.
Kostenvergleich: Looker vs. Tableau
Bei der Wahl zwischen Business Intelligence-Tools wie Looker und Tableau spielen die Kosten eine wichtige Rolle. Hier ist eine Aufschlüsselung ihrer Preisstrukturen, damit du eine fundierte Entscheidung treffen kannst.
Tableau Preise
1. Standard-Pläne
- Tableau Creator: $75/Benutzer/Monat (jährliche Abrechnung). Dieser Plan beinhaltet Tableau Desktop, Tableau Prep Builder und eine Creator-Lizenz für Tableau Cloud oder Server. Außerdem gibt es Tableau Pulse (nur auf Tableau Cloud verfügbar). Hinweis: Jeder Einsatz erfordert mindestens eine Creator-Lizenz.
- Tableau Explorer: $42/Benutzer/Monat (jährliche Abrechnung). Ideal für Nutzer/innen, die vertrauenswürdige Daten erforschen und ihre eigenen Fragen mit vollständigen Self-Service-Analysen beantworten wollen.
- Tableau Viewer: $15/Benutzer/Monat (jährliche Abrechnung). Entwickelt für Nutzer, die nur Dashboards und Visualisierungen in einer sicheren Umgebung anzeigen und mit ihnen interagieren müssen.
2. Unternehmenspläne
- Enterprise Creator: $115/Nutzer/Monat (jährliche Abrechnung). Dieser Plan baut auf der Creator-Lizenz auf und bietet erweiterte Verwaltungs- und Datenmanagementfunktionen für Unternehmen, einschließlich Tableau Desktop, Prep Builder und ein Jahr eLearning für Creators.
- Enterprise Explorer: $70/Nutzer/Monat (jährliche Abrechnung). Bietet leistungsoptimierte Self-Service-Analysen mit unternehmenstauglichen Datenmanagement-Tools. Es beinhaltet auch ein Jahr eLearning für Entdecker/innen.
- Enterprise Viewer: $35/Benutzer/Monat (jährliche Abrechnung). Bietet einen sicheren Zugang zu Dashboards mit Datenverwaltungsfunktionen auf Unternehmensniveau.
3. Tableau+ Paket: Für Unternehmen, die Analysen in ihren Teams skalieren wollen, bietet Tableau+ fortschrittliche KI-gestützte Erfahrungen, Management-Tools und Ressourcen für die Einführung in Unternehmen. Preis: Auf Anfrage erhältlich.
Looker Preise
1. Standard-Pläne
- Entwickler-Benutzer: $125/Benutzer/Monat. Dieser Plan ist auf technische Nutzer zugeschnitten und bietet Zugriff auf die Looker-Entwicklungsumgebung zur Verwaltung von Datenmodellen.
- Standardbenutzer: $60/Benutzer/Monat. Perfekt für Nutzer, die Zugang zu Berichts- und Visualisierungstools benötigen.
- Viewer User: $30/Benutzer/Monat. Eine einfache Option für diejenigen, die nur Berichte und Dashboards anzeigen und mit ihnen interagieren müssen.
2. Standardausgabe
- Looker Standard Edition: 5.000 $ pro Instanz. Eine umfassende BI-Lösung für Unternehmen, die robuste Datenmodellierungs- und Visualisierungsfunktionen bietet.
3. Schnupperoption
- Looker Trial: Frei. Looker bietet eine kostenlose Testversion an, damit du seine Funktionen kennenlernen kannst, bevor du dich festlegst.
Looker vs. Tableau: Welches ist das Beste für dich?
Bei der Auswahl des richtigen BI-Tools für dein Unternehmen und deine Datenanalyse-Anforderungen gibt es mehrere Faktoren, die du berücksichtigen musst:
- Die besonderen Anforderungen
- Die Datenstrategie
- Die Fähigkeiten deines Teams
Diese Schlüsselfaktoren sind nicht verhandelbar, wenn du die richtigen Werkzeuge auswählst.
Looker eignet sich besser für Unternehmen, die Wert auf eine zentralisierte Datenverwaltung und entwicklergesteuerte Workflows legen. Mit seiner Modellierungssprache LookML ermöglicht Looker eine präzise Kontrolle über die Datendefinitionen und die Konsistenz zwischen den Teams. Es ist eine ausgezeichnete Wahl für Unternehmen, die Google Cloud nutzen, da es sich nahtlos in Google BigQuery und andere Tools integrieren lässt. Looker zeichnet sich auch durch eingebettete Analysen aus, die es Unternehmen ermöglichen, Analysen in ihre Produkte oder kundenorientierten Anwendungen zu integrieren.
Tableau zeichnet sich durch seine Zugänglichkeit und fortschrittlichen Visualisierungsmöglichkeiten aus. Die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche macht es auch technisch nicht versierten Nutzern leicht, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen. Tableau unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und ist daher ideal für Unternehmen, die mit unterschiedlichen Systemen arbeiten. Für Unternehmen, die stark angepasste Visualisierungen oder Ad-hoc-Analysen benötigen, bietet Tableau leistungsstarke Tools und KI-gestützte Funktionen. Außerdem sind die Unternehmenslösungen von Tableau gut skalierbar und bieten robuste Verwaltungs- und Kollaborationstools für große Einsätze.
In diesem Sinne empfehle ich:
- Datenintensive Unternehmen , die sich auf Governance konzentrieren, sollten Looker wegen seiner robusten Datenmodellierungsfunktionen, seiner Präzision und seiner Kontrolle wählen.
- Unternehmen, die schnelle Einblicke und eine einfache Bedienung benötigen, sollten sich für Tableau entscheiden, denn es ist benutzerfreundlich, hat eine geringere Lernkurve und die Drag-and-Drop-Funktion erleichtert deine Analysen.
- Unternehmen, die ein gutes Tool für die Datenaufbereitung und -integration benötigen, sollten sich für Tableau entscheiden, da es das Tool Tableau Prep enthält.
- Für eine bessere Zusammenarbeit und interaktive Erkundung sollten Unternehmen Tableau aufgrund seiner interaktiven Dashboards und Sharing-Funktionen wählen.
Es kann schwierig sein, die Fähigkeiten eines Tools wirklich zu beurteilen, wenn du es nicht ausprobieren konntest. Wenn du wissen willst, worum es bei Tableau geht, ohne dafür zu bezahlen, wirf einen Blick auf unseren Lernpfad Tableau Fundamentals, der alles abdeckt, was du wissen musst.
Ich bin ein eifriger Lerner, der seine technischen Datenkenntnisse und seine ausgeprägten zwischenmenschlichen Fähigkeiten einsetzen möchte, um sein technisches Wissen und seine Schreibfähigkeiten zu verbessern und zu erweitern.
Ich bin von der Pharmakologie in die Welt der Datenwissenschaft gewechselt und habe ein 9-monatiges Bootcamp bei Lambda School absolviert.
Ich bin daran interessiert, meine technischen Programmier- und Schreibfähigkeiten in den Bereichen Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz umzusetzen und zu verbessern.
Zurzeit bin ich Datenwissenschaftlerin und freiberufliche technische Redakteurin.
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