Looker vs Tableau: qual è il miglior strumento di BI per le tue esigenze?

La business intelligence (BI) è il cuore delle decisioni guidate dai dati. Combina analytics, data mining, visualizzazioni e l'uso di strumenti e infrastrutture dati per rendere possibile il processo decisionale.

La BI aiuta a incanalare la potenza dei dati per prendere decisioni migliori, migliorare le performance, ridurre i costi, gestire i rischi e comprendere il mercato.

Quando si tratta di utilizzare strumenti di BI, non esiste una soluzione unica per tutti. Le organizzazioni devono considerare diversi aspetti, come gli obiettivi di business, le fonti dati, le integrazioni, la collaborazione e altro ancora.

Se ci concentriamo principalmente sugli strumenti di BI, ce ne sono due che al momento sono i principali contendenti nel panorama BI: Tableau e Looker Studio (precedentemente Google Data Studio).

Tabella di confronto: Looker vs Tableau

Se hai poco tempo, abbiamo creato la tabella qui sotto come rapido riferimento per le principali differenze e somiglianze tra Looker e Tableau:

Capire Looker vs Tableau

Iniziamo esaminando ciascuno degli strumenti a turno, per capire quali sono i loro usi principali. 

Che cos'è Looker?

Acquisito da Google nel 2019 e ora parte della Google Cloud Platform (GCP), Looker è una piattaforma enterprise per BI, applicazioni dati e analytics embedded. Lo strumento è stato progettato per aziende di tutte le dimensioni.

Il cuore di Looker sono le sue capacità di modellazione dei dati tramite LookML, acronimo di Looker Modelling Language, che consente agli analytics di trovare relazioni tra i dati e creare modelli accessibili ed esplorabili da altri utenti.

Looker si integra perfettamente con GCP, con strumenti come BigQuery

che consentono agli utenti di analizzare grandi dataset in tempo reale. L'interfaccia intuitiva permette di esplorare i dati senza necessità di competenze tecniche.

Immagine di Google Cloud

Che cos'è Tableau?

Fondato nel 2003 e acquisito da Salesforce nel 2019, Tableau è una piattaforma di analisi visiva nota per l'ampia gamma di funzionalità di visualizzazione dei dati. Ha trasformato il modo in cui le aziende comprendono e sfruttano i loro dati. Il linguaggio nativo di Tableau è VizQL, un linguaggio per interrogazione e visualizzazione dei dati.

Quando si parla di visualizzazione dei dati, Tableau stabilisce lo standard con la sua interfaccia drag-and-drop. Gli utenti possono creare grafici complessi e dashboard, rendendolo accessibile a tutti i livelli per comprendere pattern e trend nei dati.

Oltre alle sue capacità di visualizzazione, Tableau offre robuste funzionalità di analisi dei dati che possono connettersi a qualsiasi fonte, garantendo flessibilità nell'esplorazione. Il suo potente motore in-memory offre elaborazione rapida, calcoli statistici, modellazione predittiva e analisi in tempo reale.

Immagine di Tableau

Looker vs Tableau: confronto delle funzionalità core

Confrontiamo alcune delle funzionalità chiave dei due strumenti per vedere dove si trovano somiglianze e differenze: 

Data modeling e gestione

La modellazione e la gestione dei dati sono elementi fondamentali della BI e dell'analisi dei dati. Fanno da base per comprendere, archiviare, organizzare e utilizzare i dati nel modo più efficace possibile.

Quando si tratta di gestire e standardizzare i dati, LookML vince.

Consente di definire la logica di business, comprendere le relazioni tra i dati ed effettuare calcoli direttamente sulla piattaforma. Questo approccio garantisce un processo di analisi coerente e accurato, fondamentale per la governance dei dati.

Le organizzazioni possono anche implementare policy di governance per garantire ulteriormente qualità, conformità e sicurezza dei dati.

D'altra parte, l'approccio di Tableau al data modeling e alla gestione è incentrato sulla flessibilità della piattaforma e sul comfort degli utenti.

L'interfaccia di Tableau permette di gestire strutture dati eterogenee senza bisogno di conoscenze di programmazione. La funzione drag-and-drop dà la possibilità di creare relazioni tra i dati ed effettuare calcoli con facilità.

Le sue capacità di gestione sono potenziate dalla funzione Data Model, che consente di integrare più sorgenti in un'unica vista.

Immagine di DALL-E

Capacità di visualizzazione

Le visualizzazioni sono un elemento chiave per gli analisti BI e gli altri stakeholder, poiché hanno un impatto diretto sul processo decisionale.

Looker è potente e facile da usare, rendendo la creazione di visualizzazioni come grafici e diagrammi semplice ed efficace. Gli utenti possono creare dashboard interattive che offrono una panoramica completa di metriche e trend utilizzando una varietà di tipi di grafico.

Looker offre anche la possibilità di drill-down, che consente di esplorare i dati più nel dettaglio e di applicare filtri.

Tuttavia, Looker presenta limiti nelle capacità di visualizzazione. Ad esempio, ci sono limitazioni nella personalizzazione di diversi tipi di visualizzazione, come il comportamento di specifici grafici. Inoltre LookML non è alla portata di tutti: serve una buona comprensione di LookML per sfruttarne appieno il potenziale.

Un altro limite è che la piattaforma copre analytics da base a intermedio. Pertanto, chi richiede statistiche avanzate o modellazione predittiva all'interno delle visualizzazioni dovrà integrare altri strumenti.

Tableau guida la strada nella visualizzazione dei dati. Grazie alla sua interfaccia intuitiva e alle funzionalità analitiche, gli utenti possono trasformare dataset complessi in storie visive coinvolgenti. Supporta molte sorgenti dati e offre varie opzioni di visualizzazione, come heat map e scatter plot.

Tableau migliora continuamente la piattaforma integrando AI e ML per l'analisi, confermando la sua posizione di leader nella visualizzazione dei dati.

Preparazione e integrazione dei dati

Preparare i dati prima della fase di analisi è il momento in cui avviene la magia, prima che vengano integrati a supporto del processo decisionale.

LookML offre un ambiente code-first che garantisce precisione e controllo della preparazione e integrazione dei dati sulla piattaforma. Questo va di pari passo con l'approccio basato sul controllo di versione, assicurando che i dati siano coerenti, riutilizzabili e facilmente manutenibili.

Looker può anche integrarsi con un'ampia gamma di sorgenti, come Google BigQuery, consentendo di riunire i dati senza soluzione di continuità in preparazione della fase di analisi.

Tableau dispone di uno strumento chiamato Tableau Prep, che semplifica la pulizia e la preparazione dei dati senza necessità di competenze tecniche. L'interfaccia drag-and-drop rende i compiti complessi di preparazione molto più semplici e accessibili a tutti. Tableau offre anche un'integrazione fluida con un'ampia gamma di sorgenti come Amazon Redshift, database SQL e altro.

Queste connessioni estese consentono di combinare i dati, analizzarli e creare singole visualizzazioni o dashboard.

Tabella di confronto delle funzionalità core

Nella tabella seguente abbiamo riassunto le principali funzionalità di ciascuno strumento per un confronto rapido: 

Looker vs Tableau: capacità analitiche

Il nostro cheat sheet di Tableau mostra gli usi dello strumento per la business analytics

Analytics e governance

Quando si tratta di governance dei dati e dati su scala enterprise, Looker vince. Il layer unificato di LookML è centrale nel suo modello di governance. Questo approccio assicura che gli utenti lavorino con un insieme coerente di definizioni, calcoli e risultati per migliorare l'accuratezza dei dati.

Il suo approccio code-first, insieme a permessi e controlli di accesso, garantisce la corretta gestione degli accessi, mantenendo sicurezza e conformità. Looker può scalare efficacemente in base alle esigenze integrando moderni data warehouse e supportando l'analisi in tempo reale.

Dall'altra parte, Tableau è noto per la sua flessibilità e l'interfaccia user-friendly. Gli utenti possono eseguire analisi ad hoc, ottenere insight su misura e usare funzionalità come i campi calcolati per esigenze specifiche di business. Come già sappiamo, la forza di Tableau sta nella capacità di far sì che utenti di tutti i livelli usino la piattaforma con agio.

Tuttavia, detta flessibilità presenta anche una sfida in termini di governance.

Campi calcolati e analisi creati dagli utenti possono portare a incoerenze condivise nell'organizzazione. L'approccio centralizzato di Looker alla logica di business in LookML offre una gestione migliore rispetto a Tableau, che richiede gestione attenta e altre pratiche per garantire che l'analisi ad hoc non comprometta coerenza e accuratezza dei dati.

Looker vs Tableau: collaborazione e usabilità

Collaborazione e usabilità sono due aspetti che assicurano il successo nell'uso degli strumenti di BI, come decisioni migliori, maggiore produttività e altro.

Funzionalità di collaborazione

Una delle principali funzionalità collaborative di Looker è il solido sistema di controllo versione, radicato nel suo ambiente code-first in LookML. Le modifiche ai modelli di dati e alle dashboard vengono tracciate, revisionate e possono essere ripristinate. Questo offre un ambiente collaborativo in cui i membri del team possono contribuire, revisionare e sovrascrivere il lavoro altrui.

Looker è anche integrato con Google Workspace, il che migliora l'intero processo collaborativo. Gli utenti possono lavorare con strumenti familiari come Google Sheets per analizzare e visualizzare i dati. I membri del team possono collaborare in modo più efficace e condividere insight sulla piattaforma che preferiscono.

Dall'altra parte, l'interfaccia user-friendly di Tableau, insieme alle capacità di condivisione, rende le sue funzionalità di collaborazione più coinvolgenti per gli utenti non tecnici. Le dashboard sono interattive e progettate per essere facilmente condivisibili e comprensibili. Gli utenti possono commentare le dashboard, incorporarle in pagine web e condividerle sui social.

Esperienza utente e curva di apprendimento

L'approccio code-first di Looker offre precisione e controllo. Tuttavia, questo approccio incentrato sul codice è principalmente vantaggioso per utenti con background tecnico e presenta una curva di apprendimento più ripida. Potrebbe non essere ideale per ogni organizzazione che richiede a tutti i business user di interagire con lo strumento di BI.

Dall'altra parte, l'interfaccia drag-and-drop di Tableau e la possibilità di creare visualizzazioni e dashboard senza background tecnico sono più allettanti. Gli utenti possono pulire e preparare i dati per l'analisi senza scrivere codice. Questo dà a Tableau un vantaggio per le organizzazioni che cercano insight di impatto senza conoscenze tecniche.

Se sei curioso di sapere come imparare Tableau, dai un'occhiata alla nostra guida dedicata con tutti i passaggi e le risorse per iniziare.

Looker vs Tableau: quale fa per te?

Quando scegli lo strumento di BI giusto per la tua organizzazione e per le tue esigenze analitiche, ci sono diversi fattori da prendere in considerazione:

• Le esigenze specifiche
• La strategia dei dati
• Le capacità del tuo team

Questi fattori chiave fungeranno da non negoziabili nella scelta degli strumenti giusti.

Looker è più adatto alle organizzazioni che danno priorità a una governance dei dati centralizzata e a workflow guidati dagli sviluppatori. Con il suo linguaggio di modellazione LookML, Looker consente un controllo preciso sulle definizioni dei dati e sulla coerenza tra i team. È un'ottima scelta per le aziende che utilizzano Google Cloud, poiché si integra perfettamente con Google BigQuery e altri strumenti. Looker eccelle anche nell'analytics embedded, consentendo di integrare l'analisi nei prodotti o nelle applicazioni rivolte ai clienti.

Tableau si distingue per accessibilità e capacità di visualizzazione avanzate. La sua interfaccia intuitiva drag-and-drop rende facile per gli utenti non tecnici creare dashboard e report interattivi. Tableau supporta un'ampia varietà di sorgenti dati, risultando ideale per aziende che lavorano con sistemi eterogenei. Per chi necessita di visualizzazioni altamente personalizzate o analisi ad hoc, Tableau offre strumenti potenti e funzionalità potenziate dall'AI. Inoltre, le soluzioni enterprise di Tableau scalano bene per implementazioni su larga scala, con solidi strumenti di gestione e collaborazione.

Tenendo questo a mente, ti consiglio:

• Organizzazioni data-heavy con focus sulla governance dovrebbero scegliere Looker per le sue robuste capacità di modellazione, precisione e controllo.
• Organizzazioni che richiedono insight rapidi e facilità d'uso dovrebbero scegliere Tableau, poiché è user-friendly, ha una curva di apprendimento più bassa e la funzione drag-and-drop semplifica l'analisi.
• Organizzazioni che necessitano di uno strumento valido per preparazione e integrazione dei dati dovrebbero scegliere Tableau grazie allo strumento integrato Tableau Prep.
• Per una migliore collaborazione ed esplorazione interattiva, le organizzazioni dovrebbero scegliere Tableau per le sue dashboard interattive e le capacità di condivisione.

Può essere difficile valutare davvero le capacità di uno strumento senza provarlo. Se vuoi scoprire cosa offre Tableau senza pagare, dai un'occhiata al nostro percorso Tableau Fundamentals, che copre tutto ciò che devi sapere.