商业智能（BI）是数据驱动决策的核心。它结合了分析、数据挖掘、数据可视化，以及数据工具与基础设施的使用，从而推动决策过程的实现。
BI 有助于引导数据的力量，做出更优决策，以进一步提升绩效、降低成本、管理风险并洞察市场。
在选择 BI 工具时，并不存在“一刀切”的方案。组织需要综合考虑多个方面，例如业务目标、数据源、集成能力、协作方式等。
若主要聚焦于 BI 工具，目前在 BI 领域中有两大领先者：Tableau 和 Looker Studio（原 Google Data Studio）。
Looker 与 Tableau 对比表
如果您时间紧张，我们制作了下表，便于快速参考 Looker 与 Tableau 之间的主要差异与共性：
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Looker
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Tableau
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原生支持
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Google 产品
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Salesforce 产品
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原生语言
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LookLM
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VizQL
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支持的数据源数量
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1000+
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100+
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数据准备与集成
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精细与可控。
可与多种数据源集成
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通过 Tableau Prep 准备数据
广泛的数据源连接能力
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数据建模
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基于 LookML 的代码优先方法
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拖放功能，直观易用
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可视化能力
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强调数据的准确性与一致性
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强调视觉表现与数据叙事
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分析
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注重精确度、基于 SQL 的分析与自定义指标
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通过计算字段与临时分析实现扩展式分析方法与灵活性
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治理
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借助 LookML 实现集中式数据管理
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需要额外措施，确保临时分析不影响数据一致性与准确性
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协作
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版本控制并与 Google Workspace 集成
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可交互的仪表板，可通过多种方式共享
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学习曲线
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由于 LookML 的技术性，学习曲线更陡
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学习曲线较低，面向各水平用户设计
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成本
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- 开发者用户：$125/用户/月
- 标准用户：$60/用户/月
- 查看者用户：$30/用户/月
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- Creator：$75/用户/月
- Explorer：$42/用户/月
- Viewer：$15/用户/月
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理解 Looker 与 Tableau
我们先分别了解这两款工具的主要用途。
什么是 Looker？
Looker 于 2019 年被 Google 收购，现属于 Google Cloud Platform（GCP），是一款面向企业的 BI、数据应用与嵌入式分析平台。该工具适用于各种规模的企业。
Looker 的核心在于其通过 LookML（Looker Modelling Language，Looker 建模语言）实现的数据建模能力，帮助数据分析人员发现数据之间的关系，并创建可供其他用户访问与探索的模型。
Looker 可与 GCP 无缝集成，配合 BigQuery
等工具，使用户能够实时分析海量数据。其友好的界面让用户无需技术专长也能探索数据。
图片来源：Google Cloud
什么是 Tableau？
Tableau 成立于 2003 年，并于 2019 年被 Salesforce 收购，是一款可视化分析平台，以其丰富的数据可视化能力而闻名。它改变了企业理解和利用数据的方式。Tableau 的原生语言是 VizQL，一种用于数据查询与可视化的语言。
在数据可视化方面，Tableau 以其拖放界面树立了标准。用户可以创建复杂的图形、图表和仪表板，适用于各个层级的用户，帮助他们理解数据中的模式与趋势。
除可视化能力外，Tableau 还提供强大的数据分析功能，可连接至任何数据源，为数据探索提供灵活性。其强大的内存数据引擎提供快速的数据处理、统计计算、预测建模和实时分析。
图片来源：Tableau
Looker 与 Tableau：核心功能对比
我们来比较两款工具的一些关键功能，看看它们的异同点：
数据建模与管理
数据建模与管理是 BI 与数据分析的重要组成部分。它们是以最高效方式理解、存储、组织和利用数据的基础。
在管理与标准化数据方面，LookML 更胜一筹。
它允许用户定义业务逻辑、理解数据间的关系，并在平台上直接进行计算。这种方式确保了数据分析过程的一致性与准确性，对数据治理至关重要。
组织还可以实施治理策略，以进一步确保数据质量、合规与安全。
另一方面，Tableau 在数据建模与管理上的方法更注重平台的灵活性与用户的使用舒适度。
Tableau 的界面使用户无需编程知识即可处理多样的数据结构。拖放功能让用户能够轻松创建数据关系并进行计算。
其数据管理能力还通过 Data Model 功能得到增强，可在单一视图中整合多个数据源。
图片来源：DALL-E
可视化能力
可视化对于 BI 分析师和其他相关方至关重要，因为它们直接影响决策过程。
Looker 功能强大且易于使用，制作图形和图表等可视化简单高效。用户可以利用多种图表类型创建交互式仪表板，全面展示各项指标与趋势。
Looker 还提供下钻功能，使用户能更细致地探索数据，并通过筛选器进行调整。
不过，Looker 在可视化方面也存在一定局限。例如，对于某些特定图表类型的行为等高级可视化，自定义能力有限。LookML 对技能要求也不够友好，充分发挥其潜力需要对 LookML 有较好的理解。
另一项限制在于平台更适合基础到中级分析。因此，需要在可视化中进行高级统计或预测建模的用户需要集成其他工具。
Tableau 在数据可视化方面处于领先地位。凭借直观的界面与分析能力，用户可以将复杂的数据集转化为生动的可视化故事。它还兼容众多数据源，提供多样的可视化选项，如热力图和散点图。
Tableau 也在持续通过 AI 与 ML 的集成来改进分析能力，进一步巩固其在数据可视化领域的领导地位。
数据准备与集成
在进入分析阶段前对数据进行准备，是在数据被用于辅助决策前发挥作用的关键环节。
LookML 的代码优先环境确保了平台上数据准备与集成的精确性与可控性。这与其版本控制方法相辅相成，确保数据一致、可复用且易于维护。
Looker 还可与多种数据源集成，例如 Google BigQuery，将数据无缝汇集，为分析阶段做好准备。
Tableau 提供名为 Tableau Prep 的工具，使数据清洗与准备更为简单，无需技术背景。拖放界面大大简化了复杂的数据准备任务，让所有人都能轻松上手。Tableau 还可与广泛的数据来源无缝集成，如 Amazon Redshift、SQL 数据库等。
这些广泛的连接能力让用户能够整合数据、进行分析，并创建单个可视化或仪表板。
核心功能对比表
下表汇总了每款工具的主要功能，便于快速对比：
| 功能 | Looker | Tableau |
|---|
| 数据建模与管理 | - 使用 LookML 定义业务逻辑、理解数据关系并进行计算。
- 确保数据分析一致且准确。- 高度重视数据治理与策略。 | - 以用户舒适度为中心的灵活界面。
- 通过拖放创建关系与计算。
- Data Model 功能可在单一视图中整合多个数据源。 |
| 可视化能力 | - 易用的平台，可创建图形、图表与交互式仪表板。
- 具备下钻功能，便于深入探索数据。
- 高级可视化的自定义受限。
- 需要具备 LookML 技能。 | - 行业领先的数据可视化能力。
- 直观界面，便于创建引人入胜的可视化故事。
- 支持多种可视化（如热力图、散点图）。
- 集成 AI/ML 实现高级分析。 |
| 数据准备与集成 | - 代码优先、版本控制的数据准备环境。
- 确保精确性、一致性与可复用性。
- 可与 Google BigQuery 等数据源集成，助力无缝的分析准备。 | - Tableau Prep 通过拖放简化数据清洗与准备。
- 无需技术背景。
- 可与 Amazon Redshift、SQL 数据库等多种数据源集成。 |
Looker 与 Tableau：分析能力
我们的 Tableau 速查表展示了该工具在商业分析中的用法
分析与治理
在数据治理与企业级数据方面，Looker 更占优势。LookML 的统一层是其治理模型的核心。这种方式确保用户在一致的定义、计算与结论上开展工作，从而提升数据准确性。
其代码优先方法以及权限与访问控制，确保数据访问得到正确管理，维护安全与合规。Looker 能通过集成现代数据仓库与支持实时分析，按组织需求有效扩展。
另一方面，Tableau 以灵活性与友好界面著称。用户可以进行临时分析、获取定制洞见，并使用计算字段等功能以满足特定业务需求。如前所述，Tableau 的强大之处在于确保各层级用户都能舒适地使用平台。
不过，这种对用户的高度灵活性也在治理上带来了挑战。
由用户创建的计算字段与分析，可能在组织内造成不一致。相比之下，Looker 在 LookML 中采用集中式业务逻辑的方法，管理效果更佳；而 Tableau 则需要严格的管理与其他实践，确保临时分析不影响数据一致性与准确性。
Looker 与 Tableau：协作与可用性
协作与可用性是确保成功使用 BI 工具的两大关键，可提升决策质量、提高生产力等。
协作功能
Looker 的一大协作亮点是其基于 LookML 代码优先环境的强大版本控制系统。对数据模型与仪表板的更改都可被跟踪、审阅并回滚。这为团队成员提供了协作空间，以便贡献、审查并覆盖他人工作。
Looker 还与 Google Workspace 集成，增强整体协作流程。用户可使用 Google Sheets 等熟悉的工具来分析与可视化数据。团队成员能够更高效地协作，并在偏好的平台上共享洞见。
另一方面，Tableau 的用户友好界面及其分享能力，使其协作功能对非技术用户更具吸引力。仪表板具有交互性，并专为易于分享与理解而设计。用户可以在仪表板上发表评论、将其嵌入网页，并分享到社交媒体。
用户体验与学习曲线
Looker 的代码优先方法提供了精确性与可控性。然而，这种以代码为中心的方法主要有利于具备技术背景的用户，学习曲线更陡。这可能不利于那些需要所有业务用户都能使用 BI 工具的组织。
相比之下，Tableau 的拖放界面以及无需技术背景即可创建可视化与仪表板的能力更具吸引力。用户可以在无需编写代码的情况下完成数据清洗与准备。这使得 Tableau 在寻求无需技术门槛即可获得有影响力洞见的组织中更具优势。
如果您对如何学习 Tableau感兴趣，请查看我们的独立指南，里面包含上手所需的全部步骤与资源。
成本对比：Looker 与 Tableau
在 Looker 与 Tableau 等商业智能工具之间进行选择时，成本是关键考量。以下是其定价结构概览，助您做出明智决定。
Tableau 定价
1. 标准方案
- Tableau Creator：$75/用户/月（按年计费）。该方案包含 Tableau Desktop、Tableau Prep Builder，以及 Tableau Cloud 或 Server 上的一份 Creator 许可证，同时提供 Tableau Pulse（仅限 Tableau Cloud）。注意：每次部署至少需要一份 Creator 许可证。
- Tableau Explorer：$42/用户/月（按年计费）。适合希望探索可信数据并通过完整的自助分析回答自身问题的用户。
- Tableau Viewer：$15/用户/月（按年计费）。面向仅需在安全环境中查看与交互仪表板和可视化的用户。
2. 企业方案
- Enterprise Creator：$115/用户/月（按年计费）。在 Creator 许可证基础上，提供企业级高级管理与数据管理能力，包含 Tableau Desktop、Prep Builder，以及为期一年的 Creator eLearning。
- Enterprise Explorer：$70/用户/月（按年计费）。提供性能优化的自助分析与企业级数据管理工具，并包含为期一年的 Explorer eLearning。
- Enterprise Viewer：$35/用户/月（按年计费）。提供对仪表板的安全访问与企业级数据管理功能。
3. Tableau+ 套件：面向希望在团队中扩展分析能力的组织，Tableau+ 提供先进的 AI 体验、管理工具与企业采用资源。价格：需咨询。
Looker 定价
1. 标准计划
- Developer User：$125/用户/月。为技术用户量身定制，可访问 Looker 的开发环境以管理数据模型。
- Standard User：$60/用户/月。适合需要报告与可视化工具访问权限的用户。
- Viewer User：$30/用户/月。适用于只需查看并与报告和仪表板交互的用户。
2. 标准版
- Looker Standard Edition：$5,000/实例。为组织提供全面的 BI 解决方案，具备强大的数据建模与可视化能力。
3. 试用选项
- Looker 试用：免费。Looker 提供免费试用，便于您在承诺前体验其功能。
Looker 与 Tableau：哪款更适合您？
为您的组织与数据分析需求选择合适的 BI 工具时，您需要考虑以下几个因素：
这些关键因素将在选择合适工具时成为您的“不可妥协项”。
Looker 更适合重视集中式数据治理与开发者主导流程的组织。凭借 LookML 建模语言，Looker 能够对数据定义和跨团队一致性进行精确控制。对于使用 Google Cloud 的公司来说，它是出色的选择，因为它可与 Google BigQuery 及其他工具无缝集成。Looker 在嵌入式分析方面也表现出色，允许企业将分析功能集成到其产品或面向客户的应用中。
Tableau 以其易用性与先进的可视化能力而脱颖而出。其直观的拖放界面使非技术用户也能轻松创建交互式仪表板与报告。Tableau 支持多种数据源，适合使用多样化系统的企业。对于需要高度自定义可视化或临时分析的组织，Tableau 提供强大的工具与 AI 增强功能。此外，Tableau 的企业级解决方案可良好扩展至大规模部署，提供强健的管理与协作工具。
鉴于以上考量，我的建议是：
- 以数据为中心、注重治理的组织应选择 Looker，其强大的数据建模能力、精确性与可控性更为合适。
- 需要快速获得洞见且重视易用性的组织应选择 Tableau，其用户友好、学习曲线较低，拖放功能可简化分析。
- 需要在数据准备与集成方面表现出色的组织应选择 Tableau，因其内置 Tableau Prep 工具。
- 需要更佳协作与交互式探索的组织应选择 Tableau，因其交互式仪表板与分享能力更强。
如果无法亲自试用工具，确实很难真正判断其能力。若您想在不付费的情况下了解 Tableau，请查看我们的 Tableau Fundamentals 学习路径，其中涵盖上手所需的一切内容。
商业智能（BI）是数据驱动决策的核心。它结合了分析、数据挖掘、数据可视化，以及数据工具与基础设施的使用，从而推动决策过程的实现。
BI 有助于引导数据的力量，做出更优决策，以进一步提升绩效、降低成本、管理风险并洞察市场。
在选择 BI 工具时，并不存在“一刀切”的方案。组织需要综合考虑多个方面，例如业务目标、数据源、集成能力、协作方式等。
若主要聚焦于 BI 工具，目前在 BI 领域中有两大领先者：Tableau 和 Looker Studio（原 Google Data Studio）。
Looker 与 Tableau 对比表
如果您时间紧张，我们制作了下表，便于快速参考 Looker 与 Tableau 之间的主要差异与共性：
Looker
Tableau
原生支持
Google 产品
Salesforce 产品
原生语言
LookLM
VizQL
支持的数据源数量
1000+
100+
数据准备与集成
精细与可控。
可与多种数据源集成
通过 Tableau Prep 准备数据
广泛的数据源连接能力
数据建模
基于 LookML 的代码优先方法
拖放功能，直观易用
可视化能力
强调数据的准确性与一致性
强调视觉表现与数据叙事
分析
注重精确度、基于 SQL 的分析与自定义指标
通过计算字段与临时分析实现扩展式分析方法与灵活性
治理
借助 LookML 实现集中式数据管理
需要额外措施，确保临时分析不影响数据一致性与准确性
协作
版本控制并与 Google Workspace 集成
可交互的仪表板，可通过多种方式共享
学习曲线
由于 LookML 的技术性，学习曲线更陡
学习曲线较低，面向各水平用户设计
成本
- 开发者用户：$125/用户/月
- 标准用户：$60/用户/月
- 查看者用户：$30/用户/月
- Creator：$75/用户/月
- Explorer：$42/用户/月
- Viewer：$15/用户/月
理解 Looker 与 Tableau
我们先分别了解这两款工具的主要用途。
什么是 Looker？
Looker 于 2019 年被 Google 收购，现属于 Google Cloud Platform（GCP），是一款面向企业的 BI、数据应用与嵌入式分析平台。该工具适用于各种规模的企业。
Looker 的核心在于其通过 LookML（Looker Modelling Language，Looker 建模语言）实现的数据建模能力，帮助数据分析人员发现数据之间的关系，并创建可供其他用户访问与探索的模型。
Looker 可与 GCP 无缝集成，配合 BigQuery
等工具，使用户能够实时分析海量数据。其友好的界面让用户无需技术专长也能探索数据。
图片来源：Google Cloud
什么是 Tableau？
Tableau 成立于 2003 年，并于 2019 年被 Salesforce 收购，是一款可视化分析平台，以其丰富的数据可视化能力而闻名。它改变了企业理解和利用数据的方式。Tableau 的原生语言是 VizQL，一种用于数据查询与可视化的语言。
在数据可视化方面，Tableau 以其拖放界面树立了标准。用户可以创建复杂的图形、图表和仪表板，适用于各个层级的用户，帮助他们理解数据中的模式与趋势。
除可视化能力外，Tableau 还提供强大的数据分析功能，可连接至任何数据源，为数据探索提供灵活性。其强大的内存数据引擎提供快速的数据处理、统计计算、预测建模和实时分析。
图片来源：Tableau
Looker 与 Tableau：核心功能对比
我们来比较两款工具的一些关键功能，看看它们的异同点：
数据建模与管理
数据建模与管理是 BI 与数据分析的重要组成部分。它们是以最高效方式理解、存储、组织和利用数据的基础。
在管理与标准化数据方面，LookML 更胜一筹。
它允许用户定义业务逻辑、理解数据间的关系，并在平台上直接进行计算。这种方式确保了数据分析过程的一致性与准确性，对数据治理至关重要。
组织还可以实施治理策略，以进一步确保数据质量、合规与安全。
另一方面，Tableau 在数据建模与管理上的方法更注重平台的灵活性与用户的使用舒适度。
Tableau 的界面使用户无需编程知识即可处理多样的数据结构。拖放功能让用户能够轻松创建数据关系并进行计算。
其数据管理能力还通过 Data Model 功能得到增强，可在单一视图中整合多个数据源。
图片来源：DALL-E
可视化能力
可视化对于 BI 分析师和其他相关方至关重要，因为它们直接影响决策过程。
Looker 功能强大且易于使用，制作图形和图表等可视化简单高效。用户可以利用多种图表类型创建交互式仪表板，全面展示各项指标与趋势。
Looker 还提供下钻功能，使用户能更细致地探索数据，并通过筛选器进行调整。
不过，Looker 在可视化方面也存在一定局限。例如，对于某些特定图表类型的行为等高级可视化，自定义能力有限。LookML 对技能要求也不够友好，充分发挥其潜力需要对 LookML 有较好的理解。
另一项限制在于平台更适合基础到中级分析。因此，需要在可视化中进行高级统计或预测建模的用户需要集成其他工具。
Tableau 在数据可视化方面处于领先地位。凭借直观的界面与分析能力，用户可以将复杂的数据集转化为生动的可视化故事。它还兼容众多数据源，提供多样的可视化选项，如热力图和散点图。
Tableau 也在持续通过 AI 与 ML 的集成来改进分析能力，进一步巩固其在数据可视化领域的领导地位。
数据准备与集成
在进入分析阶段前对数据进行准备，是在数据被用于辅助决策前发挥作用的关键环节。
LookML 的代码优先环境确保了平台上数据准备与集成的精确性与可控性。这与其版本控制方法相辅相成，确保数据一致、可复用且易于维护。
Looker 还可与多种数据源集成，例如 Google BigQuery，将数据无缝汇集，为分析阶段做好准备。
Tableau 提供名为 Tableau Prep 的工具，使数据清洗与准备更为简单，无需技术背景。拖放界面大大简化了复杂的数据准备任务，让所有人都能轻松上手。Tableau 还可与广泛的数据来源无缝集成，如 Amazon Redshift、SQL 数据库等。
这些广泛的连接能力让用户能够整合数据、进行分析，并创建单个可视化或仪表板。
核心功能对比表
下表汇总了每款工具的主要功能，便于快速对比：
- 确保数据分析一致且准确。- 高度重视数据治理与策略。
- 通过拖放创建关系与计算。
- Data Model 功能可在单一视图中整合多个数据源。
- 具备下钻功能，便于深入探索数据。
- 高级可视化的自定义受限。
- 需要具备 LookML 技能。
- 直观界面，便于创建引人入胜的可视化故事。
- 支持多种可视化（如热力图、散点图）。
- 集成 AI/ML 实现高级分析。
- 确保精确性、一致性与可复用性。
- 可与 Google BigQuery 等数据源集成，助力无缝的分析准备。
- 无需技术背景。
- 可与 Amazon Redshift、SQL 数据库等多种数据源集成。
Looker 与 Tableau：分析能力
我们的 Tableau 速查表展示了该工具在商业分析中的用法
分析与治理
在数据治理与企业级数据方面，Looker 更占优势。LookML 的统一层是其治理模型的核心。这种方式确保用户在一致的定义、计算与结论上开展工作，从而提升数据准确性。
其代码优先方法以及权限与访问控制，确保数据访问得到正确管理，维护安全与合规。Looker 能通过集成现代数据仓库与支持实时分析，按组织需求有效扩展。
另一方面，Tableau 以灵活性与友好界面著称。用户可以进行临时分析、获取定制洞见，并使用计算字段等功能以满足特定业务需求。如前所述，Tableau 的强大之处在于确保各层级用户都能舒适地使用平台。
不过，这种对用户的高度灵活性也在治理上带来了挑战。
由用户创建的计算字段与分析，可能在组织内造成不一致。相比之下，Looker 在 LookML 中采用集中式业务逻辑的方法，管理效果更佳；而 Tableau 则需要严格的管理与其他实践，确保临时分析不影响数据一致性与准确性。
Looker 与 Tableau：协作与可用性
协作与可用性是确保成功使用 BI 工具的两大关键，可提升决策质量、提高生产力等。
协作功能
Looker 的一大协作亮点是其基于 LookML 代码优先环境的强大版本控制系统。对数据模型与仪表板的更改都可被跟踪、审阅并回滚。这为团队成员提供了协作空间，以便贡献、审查并覆盖他人工作。
Looker 还与 Google Workspace 集成，增强整体协作流程。用户可使用 Google Sheets 等熟悉的工具来分析与可视化数据。团队成员能够更高效地协作，并在偏好的平台上共享洞见。
另一方面，Tableau 的用户友好界面及其分享能力，使其协作功能对非技术用户更具吸引力。仪表板具有交互性，并专为易于分享与理解而设计。用户可以在仪表板上发表评论、将其嵌入网页，并分享到社交媒体。
用户体验与学习曲线
Looker 的代码优先方法提供了精确性与可控性。然而，这种以代码为中心的方法主要有利于具备技术背景的用户，学习曲线更陡。这可能不利于那些需要所有业务用户都能使用 BI 工具的组织。
相比之下，Tableau 的拖放界面以及无需技术背景即可创建可视化与仪表板的能力更具吸引力。用户可以在无需编写代码的情况下完成数据清洗与准备。这使得 Tableau 在寻求无需技术门槛即可获得有影响力洞见的组织中更具优势。
如果您对如何学习 Tableau感兴趣，请查看我们的独立指南，里面包含上手所需的全部步骤与资源。
Looker 与 Tableau：哪款更适合您？
为您的组织与数据分析需求选择合适的 BI 工具时，您需要考虑以下几个因素：
这些关键因素将在选择合适工具时成为您的“不可妥协项”。
Looker 更适合重视集中式数据治理与开发者主导流程的组织。凭借 LookML 建模语言，Looker 能够对数据定义和跨团队一致性进行精确控制。对于使用 Google Cloud 的公司来说，它是出色的选择，因为它可与 Google BigQuery 及其他工具无缝集成。Looker 在嵌入式分析方面也表现出色，允许企业将分析功能集成到其产品或面向客户的应用中。
Tableau 以其易用性与先进的可视化能力而脱颖而出。其直观的拖放界面使非技术用户也能轻松创建交互式仪表板与报告。Tableau 支持多种数据源，适合使用多样化系统的企业。对于需要高度自定义可视化或临时分析的组织，Tableau 提供强大的工具与 AI 增强功能。此外，Tableau 的企业级解决方案可良好扩展至大规模部署，提供强健的管理与协作工具。
鉴于以上考量，我的建议是：
如果无法亲自试用工具，确实很难真正判断其能力。若您想在不付费的情况下了解 Tableau，请查看我们的 Tableau Fundamentals 学习路径，其中涵盖上手所需的一切内容。