Looker ve Tableau: İhtiyaçlarınız İçin En İyi BI Aracı Hangisi?

İş zekâsı (BI), veri odaklı kararların kalbidir. Analitiği, veri madenciliğini, veri görselleştirmelerini ve karar alma sürecini mümkün kılan veri araçları ile altyapısının kullanımını bir araya getirir.

BI, daha iyi kararlar almak için verinin gücünü kanala sokarak performansı iyileştirmeye, maliyetleri düşürmeye, riskleri yönetmeye ve pazarı anlamaya yardımcı olur.

BI araçlarını kullanma söz konusu olduğunda tek tip herkese uyan bir karar yoktur. Kuruluşların iş hedefi, veri kaynakları, entegrasyonlar, işbirliği ve daha fazlası gibi farklı unsurları dikkate alması gerekir.

BI araçlarına öncelikle odaklanıyorsak, BI ekosisteminde şu anda öne çıkan iki aday var: Tableau ve Looker Studio (eski adıyla Google Data Studio).

Looker ve Tableau Karşılaştırma Tablosu

Vaktiniz kısıtlıysa, Looker ve Tableau arasındaki temel farklar ile benzerlikler için hızlı başvuru olması adına aşağıdaki tabloyu hazırladık:

Looker ve Tableau’yu Anlamak

Her bir araca sırayla bakarak, temel kullanım alanlarını anlamakla başlayalım. 

Looker nedir?

2019’da Google tarafından satın alınan ve artık Google Cloud Platform’un (GCP) bir parçası olan Looker, BI, veri uygulamaları ve gömülü analitik için kurumsal bir platformdur. Araç, her ölçekteki işletme için tasarlanmıştır.

Looker’ın kalbi, Looker Modelling Language’ın kısaltması olan LookML kullanılarak yapılan veri modelleme yetenekleridir; bu sayede veri analistleri veriler arasındaki ilişkileri bulabilir ve diğer kullanıcıların erişip keşfedebileceği modeller oluşturabilir.

Looker, BigQuery gibi araçlarla GCP’ye kesintisiz entegre olur

 kullanıcıların büyük veri kümelerini gerçek zamanlı analiz etmesine imkân tanır. Kullanıcı dostu arayüz, teknik uzmanlık gerektirmeden verileri keşfetmeye olanak tanır.

Görsel: Google Cloud

Tableau nedir?

2003’te kurulan ve 2019’da Salesforce tarafından satın alınan Tableau, geniş veri görselleştirme yetenekleriyle bilinen bir görsel analitik platformudur. İşletmelerin verilerini anlama ve kullanma biçimini dönüştürmüştür. Tableau’nun yerel dili, bir veri sorgulama ve görselleştirme dili olan VizQL’dir.

Veri görselleştirme söz konusu olduğunda Tableau, sürükle-bırak arayüzüyle standartları belirler. Kullanıcılar karmaşık grafikler, çizelgeler ve panolar oluşturabilir; bu da her seviyeden kullanıcının verideki örüntüleri ve eğilimleri anlamasını sağlar.

Veri görselleştirmenin ötesinde Tableau, herhangi bir veri kaynağına bağlanabilen, veri keşfinde esneklik sunan güçlü veri analizi özellikleri sağlar. Güçlü bellek içi veri motoru hızlı veri işleme, istatistiksel hesaplamalar, tahmine dayalı modelleme ve gerçek zamanlı analiz sunar.

Görsel: Tableau

Looker ve Tableau: Temel Özellikler Karşılaştırması

İki aracın bazı kilit özelliklerini karşılaştırarak benzerlik ve farkların nerede olduğuna bakalım: 

Veri modelleme ve yönetimi

Veri modelleme ve yönetimi, BI ve veri analitiğinin önemli unsurlarıdır. Veriyi en etkili şekilde anlamanın, saklamanın, düzenlemenin ve kullanmanın temelini oluştururlar.

Veriyi yönetme ve standartlaştırma söz konusu olduğunda, LookML bir adım öne çıkar.

Kullanıcıların iş mantığını tanımlamasına, veriler arasındaki ilişkileri anlamasına ve hesaplamaları doğrudan platform üzerinde yapmasına olanak tanır. Bu yaklaşım, veri analiz sürecinin tutarlı ve doğru olmasını sağlar; bu da veri yönetişimi için kritiktir.

Kuruluşlar ayrıca veri kalitesi, uyumluluk ve güvenliği daha da sağlamak için yönetişim politikaları uygulayabilir.

Öte yandan, Tableau’nun veri modelleme ve yönetim yaklaşımı platformun esnekliğine ve kullanıcıların rahatlığına odaklanır.

Tableau’nun arayüzü, programlama bilgisi gerektirmeden farklı veri yapılarıyla çalışmaya izin verir. Sürükle-bırak özelliği, kullanıcıların veriler arasında ilişkiler kurmasına ve kolayca hesaplamalar yapmasına imkân tanır.

Veri yönetim yetenekleri, birden çok veri kaynağının tek bir görünümde entegrasyonuna olanak tanıyan Data Model özelliğiyle güçlendirilmiştir.

Görsel: DALL-E

Görselleştirme yetenekleri

Görselleştirmeler, karar alma süreçlerini doğrudan etkiledikleri için BI analistleri ve diğer paydaşlar için kilit unsurdur.

Looker güçlü ve kullanıcı dostudur; grafik ve çizelge gibi görselleştirmelerin oluşturulmasını basit ve etkili kılar. Kullanıcılar, çeşitli grafik türleriyle metriklere ve trendlere kapsamlı bir genel bakış sunan interaktif panolar oluşturabilir.

Looker ayrıca kullanıcıların verileri daha ayrıntılı keşfetmesine ve filtrelerle ayarlamalar yapmasına olanak tanıyan ayrıntıya inme (drill-down) yeteneği sunar.

Bununla birlikte, Looker’ın görselleştirme yeteneklerinde bazı sınırlamalar vardır. Örneğin, belirli grafik türlerinin davranışı gibi farklı görselleştirme türlerini özelleştirmede sınırlamalar bulunur. Ayrıca LookML, gerekli yetkinlik açısından kullanıcı dostu değildir; tam potansiyelinden yararlanmak için LookML’i iyi anlamanız gerekir.

Bir diğer sınırlama, platformun temel ve orta seviyedeki analitiklere hitap etmesidir. Bu nedenle, görselleştirmelerde gelişmiş istatistik veya tahmine dayalı modelleme gerektiren kullanıcıların başka araçları entegre etmesi gerekir.

Tableau, veri görselleştirmede öncüdür. Sezgisel arayüzü ve analitiğiyle bilinen Tableau, kullanıcıların karmaşık veri kümelerini ilgi çekici görsel hikâyelere dönüştürmesini sağlar. Çok sayıda veri kaynağını destekler ve ısı haritaları ile saçılım grafikleri gibi çeşitli görselleştirme seçeneklerine sahiptir.

Tableau, analize yönelik yapay zekâ ve makine öğrenimi entegrasyonlarıyla platformu sürekli geliştirerek veri görselleştirmedeki liderliğini pekiştirir.

Veri hazırlama ve entegrasyon

Veriniz analiz aşamasına girmeden önce yapılan hazırlık, karar alma sürecine entegre edilmeden hemen önce sihrin gerçekleştiği yerdir.

LookML, platformda veri hazırlama ve entegrasyonunda hassasiyet ve kontrol sağlayan kod-öncelikli bir ortam sunar. Bu yaklaşım, sürüm kontrollü yapılarıyla el ele çalışarak verinin tutarlı, yeniden kullanılabilir ve kolayca sürdürülebilir olmasını temin eder.

Looker ayrıca Google BigQuery gibi geniş bir yelpazedeki veri kaynaklarıyla entegre olabilir; böylece analiz aşamasına hazırlık için veriler sorunsuzca bir araya getirilebilir.

Tableau’nun Tableau Prep adlı bir aracı vardır; bu araç teknik bilgi gerektirmeden verilerin temizlenmesini ve hazırlanmasını kolaylaştırır. Sürükle-bırak arayüz, karmaşık veri hazırlama görevlerini çok daha basit ve herkes için erişilebilir kılar. Tableau ayrıca Amazon Redshift, SQL veritabanları ve daha fazlası gibi geniş bir veri kaynağı yelpazesiyle sorunsuz entegrasyon sunar.

Bu kapsamlı bağlantılar, kullanıcıların verilerini birleştirmesine, analiz etmesine ve tekil görselleştirmeler veya panolar oluşturmasına olanak tanır.

Temel özellik karşılaştırma tablosu

Aşağıdaki tabloda, hızlı bir karşılaştırma için her bir aracın başlıca özelliklerini derledik: 

Looker ve Tableau: Analitik Yetenekler

Tableau El İzi Kılavuzumuz, aracın iş analitiğindeki kullanım alanlarını gösterir

Analitik ve yönetişim

Veri yönetişimi ve kurumsal ölçekte veri söz konusu olduğunda, Looker öne çıkar. LookML’in birleşik katmanı, yönetişim modelinin merkezindedir. Bu yaklaşım, kullanıcıların tutarlı bir tanım, hesaplama ve bulgu setiyle çalışmasını sağlayarak veri doğruluğunu artırır.

Kod-öncelikli yaklaşımı ile yetki ve erişim kontrolleri, veri erişiminin doğru yönetilmesini sağlayarak güvenlik ve uyumluluğu korur. Looker, modern veri ambarlarıyla entegre olarak ve gerçek zamanlı analizi destekleyerek kuruluşun ihtiyaçlarına göre etkili biçimde ölçeklenebilir.

Öte yandan Tableau, esnekliği ve kullanıcı dostu arayüzüyle tanınır. Kullanıcılar ad-hoc analiz yapabilir, içgörüleri özelleştirebilir ve belirli iş ihtiyaçları için hesaplanmış alanlar gibi özellikleri kullanabilir. Bildiğimiz gibi Tableau’nun gücü, tüm seviyelerdeki kullanıcıların platformu rahatça kullanabilmesini sağlamasında yatar.

Ancak, bu kullanıcı esnekliği yönetişim açısından bir zorluk da doğurur.

Kullanıcı tarafından oluşturulan hesaplanmış alanlar ve analizler, kuruluş genelinde tutarsızlıklara yol açabilir. LookML’deki Looker’ın merkezi iş mantığı yaklaşımı, Tableau’ya kıyasla daha iyi bir yönetim sunar; Tableau’da ad-hoc analizin veri tutarlılığını ve doğruluğunu etkilememesi için dikkatli yönetim ve diğer uygulamalar gerekir.

Looker ve Tableau: İşbirliği ve Kullanılabilirlik

İşbirliği ve kullanılabilirlik, BI araçlarının başarılı kullanılmasını; örneğin daha iyi karar almayı, artan verimliliği ve daha fazlasını güvence altına alan iki unsurdur.

İşbirliği özellikleri

Looker’ın temel işbirliği özelliklerinden biri, LookML’deki kod-öncelikli ortamına dayanan sağlam sürüm kontrol sistemidir. Veri modelleri ve panolarda yapılan değişiklikler izlenir, gözden geçirilir ve geri alınabilir. Bu, ekip üyelerinin katkıda bulunabileceği, gözden geçirebileceği ve diğer üyelerin çalışmalarının üzerine yazabileceği işbirlikçi bir ortam sunar.

Looker ayrıca Google Workspace ile entegredir; bu da genel işbirliği sürecini güçlendirir. Kullanıcılar, Google Sheets gibi tanıdık araçlarla verileri analiz edip görselleştirebilir. Ekip üyeleri tercih ettikleri platformda daha etkili işbirliği yapabilir ve içgörüleri paylaşabilir.

Öte yandan, Tableau’nun kullanıcı dostu arayüzü ve paylaşım yetenekleri, özellikle teknik olmayan kullanıcılar için işbirliği özelliklerini daha ilgi çekici kılar. Panolar interaktiftir ve kolayca paylaşılabilir ve anlaşılabilir olacak şekilde özel olarak tasarlanmıştır. Kullanıcılar panolara yorum yapabilir, bunları web sayfalarına ekleyebilir ve sosyal medyada paylaşabilir.

Kullanıcı deneyimi ve öğrenme eğrisi

Looker’ın kod-öncelikli yaklaşımı hassasiyet ve kontrol sunar. Ancak bu kod merkezli yaklaşım, esasen teknik geçmişi olan kullanıcılar için faydalıdır ve daha dik bir öğrenme eğrisi ortaya koyar. BI aracına tüm iş kullanıcılarının etkileşimli şekilde ihtiyaç duyduğu her organizasyon için uygun olmayabilir.

Öte yandan, Tableau’nun sürükle-bırak arayüzü ve teknik geçmişe ihtiyaç duymadan görselleştirmeler ile panolar oluşturma becerisi daha caziptir. Kullanıcılar, herhangi bir kod yazmadan analize yönelik verileri temizleyip hazırlayabilir. Bu da teknik bilgi olmadan etkili içgörüler arayan kuruluşlar için Tableau’ya avantaj sağlar.

Tableau’yu nasıl öğreneceğiniz ilginizi çekiyorsa, başlamanız için gereken tüm adım ve kaynakları veren ayrı rehberimize göz atın.

Looker ve Tableau: Hangisi Sizin İçin Daha İyi?

Kuruluşunuz ve veri analitiği ihtiyaçlarınız için doğru BI aracını seçerken dikkate almanız gereken birkaç unsur vardır:

• Özel gereksinimler
• Veri stratejisi
• Ekibinizin yetkinlikleri

Bu kilit unsurlar, doğru araçları seçerken pazarlık konusu olmayan kriterleriniz olacaktır.

Looker, merkezi veri yönetişimini ve geliştirici odaklı iş akışlarını önceliklendiren kuruluşlar için daha uygundur. LookML modelleme diliyle Looker, ekipler arasında veri tanımlarının ve tutarlılığın hassas şekilde kontrol edilmesini sağlar. Google Cloud kullanan şirketler için mükemmel bir seçimdir; Google BigQuery ve diğer araçlarla sorunsuz entegre olur. Looker, gömülü analitikte de güçlüdür; işletmelerin analitiği ürünlerine veya müşteri odaklı uygulamalarına entegre etmesine olanak tanır.

Tableau, erişilebilirliği ve gelişmiş görselleştirme yetenekleriyle öne çıkar. Sezgisel sürükle-bırak arayüzü, teknik olmayan kullanıcıların interaktif panolar ve raporlar oluşturmasını kolaylaştırır. Tableau, çok çeşitli veri kaynaklarını destekler; bu da farklı sistemlerle çalışan işletmeler için idealdir. Yüksek düzeyde özelleştirilmiş görselleştirmeler veya ad-hoc analizlere ihtiyaç duyan kuruluşlar için Tableau güçlü araçlar ve YZ destekli özellikler sunar. Ayrıca Tableau’nun kurumsal çözümleri, büyük kurulumlar için iyi ölçeklenir; sağlam yönetim ve işbirliği araçları sağlar.

Bunu göz önünde bulundurarak şu önerilerde bulunacağım:

• Yönetişime odaklanan veri-yoğun kuruluşlar hassas veri modelleme yetenekleri, kontrol ve doğruluk için Looker’ı seçmelidir.
• Hızlı içgörü ve kullanım kolaylığına ihtiyaç duyan kuruluşlar, kullanıcı dostu yapısı, düşük öğrenme eğrisi ve sürükle-bırak özelliği sayesinde Tableau’yu seçmelidir.
• Veri hazırlama ve entegrasyonda güçlü bir araca ihtiyaç duyan kuruluşlar, entegre Tableau Prep aracı nedeniyle Tableau’yu tercih etmelidir.
• Daha iyi işbirliği ve interaktif keşif için, interaktif panoları ve paylaşım yetenekleri nedeniyle kuruluşlar Tableau’yu seçmelidir.

Bir aracı test etmeden yeteneklerini gerçekten değerlendirmek zor olabilir. Tableau’yu ücret ödemeden tanımak isterseniz, ihtiyacınız olan her şeyi kapsayan Tableau Fundamentals eğitim yolumuza göz atın.