Looker vs Tableau : quel est le meilleur outil de BI pour vos besoins ?

La business intelligence (BI) est au cœur des décisions basées sur les données. Elle combine analytique, exploration de données, visualisation et écosystème d’outils et d’infrastructures pour rendre la prise de décision possible.

La BI permet de canaliser la puissance des données pour prendre de meilleures décisions, améliorer la performance, réduire les coûts, gérer les risques et comprendre son marché.

Le choix d’un outil de BI n’est jamais universel. Les organisations doivent considérer leurs objectifs métiers, leurs sources de données, les intégrations, la collaboration, et bien plus encore.

Si l’on se concentre sur les outils de BI, deux acteurs dominent aujourd’hui le paysage : Tableau et Looker Studio (anciennement Google Data Studio).

Tableau comparatif : Looker vs Tableau

Si vous manquez de temps, utilisez le tableau ci-dessous comme repère rapide des principales différences et similitudes entre Looker et Tableau :

Comprendre Looker vs Tableau

Commençons par présenter chaque outil et ses principaux cas d’usage.

Qu’est-ce que Looker ?

Acquis par Google en 2019 et intégré à la Google Cloud Platform (GCP), Looker est une plateforme d’entreprise pour la BI, les applications de données et l’analytique embarquée. L’outil s’adresse aux entreprises de toutes tailles.

Le cœur de Looker réside dans ses capacités de modélisation via LookML, le Looker Modeling Language, qui permet aux analystes de données d’identifier les relations entre les données et de créer des modèles accessibles et explorables par d’autres utilisateurs.

Looker s’intègre parfaitement à GCP, avec des outils comme BigQuery

permettant d’analyser de grands volumes en temps réel. Son interface conviviale autorise l’exploration des données sans expertise technique.

Image : Google Cloud

Qu’est-ce que Tableau ?

Fondé en 2003 et racheté par Salesforce en 2019, Tableau est une plateforme d’analytique visuelle réputée pour l’étendue de ses visualisations. Elle a transformé la manière dont les entreprises comprennent et exploitent leurs données. Le langage natif de Tableau est VizQL, dédié aux requêtes et à la visualisation.

En visualisation, Tableau fait référence avec son interface en glisser-déposer. Les utilisateurs créent des graphiques, schémas et tableaux de bord complexes, ce qui le rend accessible à tous les niveaux pour révéler tendances et motifs.

Au-delà de la visualisation, Tableau propose des fonctions analytiques robustes et se connecte à presque toute source de données, offrant une grande flexibilité d’exploration. Son moteur en mémoire assure un traitement rapide, des calculs statistiques, de la modélisation prédictive et de l’analyse en temps réel.

Image : Tableau

Looker vs Tableau : comparaison des fonctionnalités clés

Comparons quelques fonctionnalités majeures pour cerner points communs et différences :

Modélisation et gestion des données

La modélisation et la gestion des données sont essentielles en BI et en analytique. Elles constituent le socle pour comprendre, stocker, organiser et exploiter les données au mieux.

Pour la gestion et la standardisation des données, LookML prend l’avantage.

Il permet de définir la logique métier, de comprendre les relations et d’effectuer des calculs directement sur la plateforme. Cette approche garantit une analyse cohérente et exacte, cruciale pour la gouvernance des données.

Les organisations peuvent aussi mettre en place des politiques de gouvernance pour renforcer qualité, conformité et sécurité des données.

À l’inverse, l’approche de Tableau met l’accent sur la flexibilité de la plateforme et le confort d’usage.

L’interface de Tableau permet de gérer des structures de données variées sans connaissances en programmation. Le glisser-déposer facilite la création de relations et de calculs.

Ses capacités de gestion sont renforcées par le Data Model, qui intègre plusieurs sources de données en une vue unique.

Image : DALL-E

Capacités de visualisation

La visualisation est clé pour les analystes BI et les parties prenantes, car elle influe directement sur la décision.

Looker est puissant et simple d’usage, facilitant la création de graphiques efficaces. Les utilisateurs peuvent concevoir des tableaux de bord interactifs offrant une vue d’ensemble des indicateurs et tendances grâce à de nombreux types de graphiques.

Looker propose aussi l’exploration « drill-down » pour analyser plus finement et ajuster via des filtres.

Cependant, Looker présente des limites côté visualisation, notamment dans la personnalisation avancée (comportement de certains types de graphiques). LookML n’est pas trivial : il faut de bonnes bases pour en exploiter tout le potentiel.

Autre limite : la plateforme couvre surtout l’analytique de base à intermédiaire. Pour des statistiques avancées ou de la prédiction au sein des visuels, il faudra intégrer d’autres outils.

Tableau fait la course en tête en visualisation de données. Grâce à son interface intuitive et ses capacités analytiques, on transforme des jeux de données complexes en histoires visuelles captivantes. Il supporte de très nombreuses sources et propose des visuels variés (cartes de chaleur, nuages de points, etc.).

Tableau améliore en continu sa plateforme en intégrant l’IA et le ML pour l’analyse, confirmant son leadership en visualisation.

Préparation et intégration des données

La préparation des données, en amont de l’analyse, est l’endroit où tout se joue avant d’alimenter la décision.

LookML offre un environnement orienté code qui garantit précision et contrôle lors de la préparation et de l’intégration. Cela fonctionne de pair avec la gestion de versions, assurant cohérence, réutilisabilité et maintenance aisée.

Looker s’intègre à un large éventail de sources, comme Google BigQuery, pour réunir les données sans friction avant l’analyse.

Tableau dispose de Tableau Prep, qui simplifie le nettoyage et la préparation sans compétences techniques. L’interface en glisser-déposer rend les tâches complexes plus abordables pour tous. Tableau s’intègre aussi facilement à de nombreuses sources comme Amazon Redshift, des bases SQL, et plus encore.

Ces connexions étendues permettent de combiner, analyser et produire des visualisations ou tableaux de bord unifiés.

Tableau récapitulatif des fonctionnalités

Le tableau ci-dessous synthétise les points clés de chaque outil pour une comparaison rapide :

Looker vs Tableau : capacités analytiques

Notre mémo Tableau illustre les usages de l’outil pour l’analytique métier

Analytique et gouvernance

Pour la gouvernance et les volumes d’entreprise, Looker prend l’avantage. La couche unifiée de LookML est centrale dans son modèle de gouvernance. Cette approche garantit des définitions, calculs et résultats cohérents, améliorant l’exactitude des données.

Son orientation code, combinée aux permissions et contrôles d’accès, assure une gestion fine des droits, en maintenant sécurité et conformité. Looker s’adapte efficacement à l’échelle via l’intégration d’entrepôts modernes et l’analyse en temps réel.

De son côté, Tableau est reconnu pour sa flexibilité et son ergonomie. Les utilisateurs peuvent réaliser des analyses ad hoc, créer des insights ciblés et utiliser des champs calculés selon les besoins métiers. La force de Tableau réside dans sa capacité à être maîtrisé par des utilisateurs de tous niveaux.

Cela dit, cette flexibilité pose un défi de gouvernance.

Les champs calculés et analyses créés par les utilisateurs peuvent générer des incohérences à l’échelle de l’organisation. L’approche centralisée de LookML dans Looker facilite la maîtrise, alors que Tableau exige une gestion et des bonnes pratiques rigoureuses pour éviter que l’ad hoc ne nuise à la cohérence et à l’exactitude.

Looker vs Tableau : collaboration et ergonomie

Collaboration et ergonomie conditionnent la réussite de l’adoption d’un outil de BI : meilleure décision, productivité accrue, etc.

Fonctionnalités de collaboration

L’un des points forts de Looker est son contrôle de version robuste, ancré dans son environnement orienté code via LookML. Les modifications des modèles et tableaux de bord sont tracées, relues et réversibles. Cela favorise un travail d’équipe où chacun peut contribuer, relire et écraser des versions.

Looker s’intègre à Google Workspace, ce qui renforce la collaboration. Les utilisateurs peuvent travailler avec des outils familiers comme Google Sheets pour analyser et visualiser. Les équipes échangent plus efficacement et partagent leurs insights sur leurs plateformes de prédilection.

À l’inverse, l’interface conviviale de Tableau et ses options de partage rendent la collaboration plus engageante pour les non-techniciens. Les tableaux de bord, pensés pour être interactifs, sont faciles à diffuser et à comprendre. On peut commenter, intégrer sur des pages web et partager sur les réseaux sociaux.

Expérience utilisateur et courbe d’apprentissage

L’approche orientée code de Looker offre précision et contrôle, mais profite surtout aux profils techniques et implique une courbe d’apprentissage plus raide. Ce n’est pas idéal si l’on souhaite que tous les métiers interagissent avec l’outil de BI.

À l’inverse, l’interface en glisser-déposer de Tableau et la création de visualisations/ tableaux de bord sans bagage technique sont très attractives. Les utilisateurs nettoient et préparent les données pour l’analyse sans écrire de code. Un atout pour les organisations qui veulent des insights percutants sans compétences techniques.

Si vous souhaitez savoir comment apprendre Tableau, consultez notre guide dédié avec toutes les étapes et ressources pour démarrer.

Looker vs Tableau : lequel est le meilleur pour vous ?

Pour choisir l’outil de BI adapté à votre organisation et à vos besoins analytiques, tenez compte de plusieurs facteurs :

• Vos exigences spécifiques
• Votre stratégie data
• Les compétences de votre équipe

Ces éléments serviront de critères non négociables dans votre sélection.

Looker convient mieux aux organisations qui privilégient une gouvernance centralisée et des workflows pilotés par les développeurs. Grâce à LookML, Looker assure un contrôle précis des définitions de données et de la cohérence entre équipes. C’est un excellent choix pour les entreprises sur Google Cloud, avec une intégration fluide à Google BigQuery et autres outils. Looker excelle aussi en analytique embarquée, pour intégrer l’analytique dans des produits ou applications orientées client.

Tableau se démarque par son accessibilité et ses visualisations avancées. Son interface intuitive en glisser-déposer permet aux non-techniciens de créer facilement des tableaux de bord et rapports interactifs. Tableau prend en charge une grande variété de sources, idéal pour des systèmes hétérogènes. Pour des visualisations très personnalisées ou l’analyse ad hoc, Tableau propose des outils puissants et des fonctionnalités augmentées par l’IA. Ses offres Enterprise montent en charge pour de grands déploiements, avec des outils robustes de gestion et de collaboration.

En résumé, nos recommandations :

• Organisations très data et exigeantes sur la gouvernance : privilégiez Looker pour sa modélisation robuste, sa précision et son contrôle.
• Organisations cherchant des insights rapides et la simplicité : optez pour Tableau, convivial et à faible courbe d’apprentissage, dont le glisser-déposer accélère l’analyse.
• Besoin fort en préparation et intégration des données : choisissez Tableau grâce à son outil intégré Tableau Prep.
• Pour une collaboration et une exploration interactives renforcées : choisissez Tableau pour ses tableaux de bord interactifs et ses options de partage.

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