Looker vs Tableau: wat is de beste BI-tool voor jouw behoeften?

Business intelligence (BI) is het hart van datagedreven besluitvorming. Het combineert analytics, data mining, datavisualisaties en het gebruik van datatools en infrastructuur om het besluitvormingsproces mogelijk te maken.

BI helpt om de kracht van data te benutten voor betere beslissingen, zodat prestaties verbeteren, kosten dalen, risico's worden beheerd en de markt beter wordt begrepen.

Als het gaat om het gebruik van BI-tools, is er geen one-size-fits-all keuze. Organisaties moeten verschillende aspecten overwegen, zoals het doel van het bedrijf, databronnen, integraties, samenwerking en meer.

Als we ons primair richten op BI-tools, zijn er momenteel twee koplopers in het BI-landschap: Tableau en Looker Studio (voorheen Google Data Studio).

Vergelijkingstabel Looker vs. Tableau

Heb je weinig tijd? We hebben onderstaande tabel gemaakt als snel naslagwerk voor de belangrijkste verschillen en overeenkomsten tussen Looker en Tableau:

Looker vs Tableau begrijpen

Laten we beginnen met elk van de tools apart te bekijken en te begrijpen waar ze vooral voor worden gebruikt. 

Wat is Looker?

Overgenomen door Google in 2019 en nu onderdeel van het Google Cloud Platform (GCP), is Looker een enterpriseplatform voor BI, data-applicaties en embedded analytics. De tool is ontworpen voor bedrijven van elke omvang.

Het hart van Looker is de datamodelleringscapaciteit met LookML, kort voor Looker Modelling Language, waarmee data-analisten relaties tussen data kunnen vinden en modellen kunnen creëren die door andere gebruikers toegankelijk en te verkennen zijn.

Looker integreert naadloos met GCP, met tools zoals BigQuery

 waarmee gebruikers grote datasets in realtime kunnen analyseren. De gebruiksvriendelijke interface stelt gebruikers in staat om data te verkennen zonder technische expertise.

Afbeelding door Google Cloud

Wat is Tableau?

Opgericht in 2003 en overgenomen door Salesforce in 2019, is Tableau een platform voor visuele analytics dat bekendstaat om zijn brede scala aan datavisualisatie­mogelijkheden. Het heeft de manier veranderd waarop bedrijven hun data begrijpen en benutten. De eigen taal van Tableau is VizQL, een taal voor dataquerying en visualisatie.

Als het om datavisualisatie gaat, zet Tableau de standaard met zijn drag-and-dropinterface. Gebruikers kunnen complexe grafieken en dashboards maken, waardoor het toegankelijk is voor gebruikers op alle niveaus om patronen en trends in de data te begrijpen.

Naast de visualisatiecapaciteiten biedt Tableau robuuste data-analysefuncties die met elke databron kunnen verbinden, wat flexibiliteit geeft in data-exploratie. De krachtige in-memory data-engine biedt snelle dataverwerking, statistische berekeningen, voorspellende modellering en realtime analyse.

Afbeelding door Tableau

Looker vs Tableau: vergelijking van kernfuncties

Laten we enkele kernfuncties van beide tools vergelijken om te zien waar overeenkomsten en verschillen zitten: 

Datamodellering en -beheer

Datamodellering en -beheer zijn belangrijke elementen van BI en data-analyse. Ze vormen de basis voor het zo effectief mogelijk begrijpen, opslaan, organiseren en benutten van data.

Als het gaat om het beheren en standaardiseren van data, komt LookML als winnaar uit de bus.

Het stelt gebruikers in staat om de bedrijfslogica te definiëren, relaties tussen data te begrijpen en berekeningen direct op het platform uit te voeren. Deze aanpak zorgt ervoor dat het data-analyseproces consistent en nauwkeurig is, wat cruciaal is voor datagovernance.

Organisaties kunnen ook governancebeleid implementeren om datakwaliteit, compliance en beveiliging verder te waarborgen.

Aan de andere kant richt Tableau's aanpak van datamodellering en -beheer zich op de flexibiliteit van het platform en het gebruiksgemak voor gebruikers.

De interface van Tableau stelt gebruikers in staat om met uiteenlopende datastructuren te werken zonder programmeerkennis. Met drag-and-drop kunnen gebruikers eenvoudig relaties tussen data leggen en berekeningen maken.

De beheerfuncties voor data worden versterkt door de Data Model-functie, waarmee meerdere databronnen in één weergave kunnen worden geïntegreerd.

Afbeelding door DALL-E

Visualisatiecapaciteiten

Visualisaties zijn een sleutelelement voor BI-analisten en andere stakeholders, omdat ze direct invloed hebben op hun besluitvorming.

Looker is krachtig en gebruiksvriendelijk, waardoor het maken van visualisaties zoals grafieken eenvoudig en effectief is. Gebruikers kunnen interactieve dashboards maken die met diverse grafiektypen een compleet overzicht van metrics en trends geven.

Looker biedt ook drill-downmogelijkheden waarmee gebruikers data in meer detail kunnen verkennen en met filters aanpassingen kunnen doen.

Toch heeft Looker beperkingen op het gebied van visualisaties. Zo zijn er beperkingen bij het aanpassen van verschillende visualisatietypen, zoals het gedrag van specifieke grafiektypen. LookML is ook niet voor iedereen toegankelijk: je hebt een goede kennis van LookML nodig om het volle potentieel te benutten.

Een andere beperking is dat het platform vooral voorziet in basis- tot middelzware analytics. Gebruikers die geavanceerde statistiek of voorspellende modellering binnen visualisaties nodig hebben, zullen andere tools moeten integreren.

Tableau loopt voorop in datavisualisatie. Bekend om zijn intuïtieve interface en analytics, kunnen gebruikers complexe datasets omzetten in aansprekende dataverhalen. Het ondersteunt veel databronnen en heeft diverse visualisatieopties, zoals heatmaps en spreidingsdiagrammen.

Tableau blijft het platform verbeteren met de integratie van AI en ML voor analyses, wat zijn positie als leider in datavisualisatie bevestigt.

Datavoorbereiding en -integratie

Data voorbereiden voordat het de analysefase ingaat, is waar de magie gebeurt, nog vóór de integratie die helpt bij besluitvorming.

LookML biedt een code-first omgeving die precisie en controle garandeert bij datavoorbereiding en -integratie op het platform. Dit gaat hand in hand met hun aanpak met versiebeheer, wat borgt dat data consistent, herbruikbaar en gemakkelijk te onderhouden is.

Looker kan ook integreren met een breed scala aan databronnen, zoals Google BigQuery, zodat data naadloos kan worden samengebracht ter voorbereiding op de analysefase.

Tableau heeft een tool genaamd Tableau Prep, die het schonen en voorbereiden van data eenvoudiger maakt zonder technische kennis. De drag-and-dropinterface vereenvoudigt complexe datavoorbereidingstaken en maakt ze voor iedereen toegankelijk. Tableau biedt ook naadloze integratie met een breed scala aan databronnen zoals Amazon Redshift, SQL-databases en meer.

Dankzij deze uitgebreide koppelingen kunnen gebruikers hun data combineren, analyseren en enkele visualisaties of dashboards maken.

Vergelijkingstabel kernfuncties

In de onderstaande tabel hebben we de belangrijkste kenmerken van elke tool verzameld voor een snelle vergelijking: 

Looker vs Tableau: analytische mogelijkheden

Onze Tableau-cheatsheet laat zien hoe de tool wordt gebruikt voor business analytics

Analytics en governance

Als het gaat om datagovernance en data op ondernemingsschaal, wint Looker. De uniforme laag van LookML staat centraal in het governance­model. Deze aanpak zorgt ervoor dat gebruikers werken met een consistente set definities, berekeningen en bevindingen om de datanauwkeurigheid te vergroten.

De code-first aanpak, evenals de machtigingen en toegangscontroles, zorgen voor het juiste beheer van toegang tot data, met behoud van beveiliging en compliance. Looker kan effectief opschalen afhankelijk van de behoeften van een organisatie door te integreren met moderne datawarehouses en realtime analyse te ondersteunen.

Aan de andere kant staat Tableau bekend om zijn flexibiliteit en gebruiksvriendelijke interface. Gebruikers kunnen ad-hocanalyse uitvoeren, inzichten op maat krijgen en functies zoals berekende velden gebruiken voor specifieke zakelijke behoeften. Zoals we al weten, ligt de kracht van Tableau in het feit dat gebruikers op alle niveaus comfortabel met het platform kunnen werken.

Dat gezegd hebbende, brengt deze flexibiliteit voor gebruikers ook een uitdaging op het gebied van governance met zich mee.

Door gebruikers gemaakte berekende velden en analyses kunnen leiden tot inconsistenties binnen de organisatie. Lookers gecentraliseerde bedrijfslogica in LookML biedt betere beheersmogelijkheden vergeleken met Tableau, dat zorgvuldig beheer en aanvullende praktijken vereist om te voorkomen dat ad-hocanalyse de dataconsistentie en -nauwkeurigheid schaadt.

Looker vs Tableau: samenwerking en gebruiksgemak

Samenwerking en gebruiksgemak zijn twee aspecten die het succesvolle gebruik van BI-tools waarborgen, zoals betere besluitvorming, hogere productiviteit en meer.

Samenwerkingsfuncties

Een van Lookers belangrijkste samenwerkingsfuncties is het robuuste versiebeheersysteem, verankerd in de code-first omgeving van LookML. Wijzigingen in datamodellen en dashboards worden gevolgd en beoordeeld en kunnen ook worden teruggedraaid. Dit biedt een collaboratieve omgeving waarin teamleden kunnen bijdragen, reviewen en elkaars werk kunnen overschrijven.

Looker is ook geïntegreerd met Google Workspace, wat het gehele samenwerkingsproces versterkt. Gebruikers kunnen werken met vertrouwde tools zoals Google Sheets om data te analyseren en visualiseren. Teamleden kunnen effectiever samenwerken en inzichten delen op hun voorkeursplatform.

Daarentegen maken de gebruiksvriendelijke interface van Tableau en de deelmogelijkheden de samenwerkingsfuncties aantrekkelijker voor niet-technische gebruikers. Dashboards zijn interactief en specifiek ontworpen om eenvoudig te delen en te begrijpen. Gebruikers kunnen reageren op dashboards, ze aan webpagina's toevoegen en delen op sociale media.

Gebruikerservaring en leercurve

Lookers code-first aanpak biedt precisie en controle. Deze codegerichte benadering is echter vooral gunstig voor gebruikers met een technische achtergrond en kent een steilere leercurve. Dit is niet voor elke organisatie ideaal als alle businessgebruikers met de BI-tool moeten werken.

Daarentegen is Tableau's drag-and-dropinterface en de mogelijkheid om visualisaties en dashboards te maken zonder technische achtergrond aantrekkelijker. Gebruikers kunnen data opschonen en voorbereiden voor de analyse zonder code te schrijven. Dit geeft Tableau de overhand voor organisaties die impactvolle inzichten zoeken zonder technische kennis.

Ben je benieuwd hoe je Tableau leert? Bekijk dan onze aparte gids met alle stappen en bronnen om te beginnen.

Looker vs Tableau: welke past het best bij jou?

Bij het kiezen van de juiste BI-tool voor je organisatie en data-analysebehoeften zijn er verschillende factoren om rekening mee te houden:

• De specifieke requirements
• De datastrategie
• De capaciteiten van je team

Deze kernfactoren fungeren als je non-negotiables bij het kiezen van de juiste tools.

Looker is beter geschikt voor organisaties die prioriteit geven aan gecentraliseerde datagovernance en door developers aangestuurde workflows. Met de LookML-modelleringstaal biedt Looker nauwkeurige controle over datadefinities en consistentie tussen teams. Het is een uitstekende keuze voor bedrijven die Google Cloud gebruiken, omdat het naadloos integreert met Google BigQuery en andere tools. Looker blinkt ook uit in embedded analytics, waardoor bedrijven analytics in hun producten of klantgerichte applicaties kunnen integreren.

Tableau valt op door zijn toegankelijkheid en geavanceerde visualisatie­mogelijkheden. De intuïtieve drag-and-dropinterface maakt het eenvoudig voor niet-technische gebruikers om interactieve dashboards en rapporten te maken. Tableau ondersteunt een grote verscheidenheid aan databronnen en is daardoor ideaal voor bedrijven die met verschillende systemen werken. Voor organisaties die zeer aangepaste visualisaties of ad-hocanalyse nodig hebben, biedt Tableau krachtige tools en door AI verbeterde functies. Daarnaast schalen de enterpriseoplossingen van Tableau goed voor grote uitrol, met robuuste beheer- en samenwerkings­tools.

Met dit in gedachten raad ik aan:

• Data-intensieve organisaties met focus op governance kiezen voor Looker vanwege de robuuste datamodellering, precisie en controle.
• Organisaties die snelle inzichten en gebruiksgemak nodig hebben kiezen voor Tableau, omdat het gebruiksvriendelijk is, een lagere leercurve heeft en de drag-and-dropfunctie je analyse makkelijker maakt.
• Organisaties die een tool nodig hebben die goed is in datavoorbereiding en -integratie kiezen voor Tableau vanwege de ingebouwde Tableau Prep-tool.
• Voor betere samenwerking en interactieve verkenning kiezen organisaties voor Tableau dankzij de interactieve dashboards en deelmogelijkheden.

Het kan lastig zijn om de mogelijkheden van een tool echt te beoordelen als je die niet kunt testen. Wil je weten wat Tableau te bieden heeft zonder ervoor te betalen? Bekijk dan onze Tableau Fundamentals-track, die alles behandelt wat je moet weten.