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Die Macht des Data Mapping im Gesundheitswesen: Vorteile, Anwendungsfälle und zukünftige Trends. Mit der rasanten Expansion der Gesundheitsbranche und der sie unterstützenden Technologien wird eine immense Menge an Daten und Informationen erzeugt. Statistiken zeigen, dass etwa 30% des weltweiten Datenvolumens auf die Gesundheitsbranche entfallen, mit einer prognostizierten Wachstumsrate von fast 36% bis 2025. Dies zeigt, dass die Wachstumsrate weit über der anderer Branchen wie Fertigung, Finanzdienstleistungen sowie Medien und Unterhaltung liegt.
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Looker und Power BI im Vergleich: Das beste BI-Tool

Aug 12, 2025 20 Min
Artikel mit KI zusammenfassen

Kommen wir gleich zur Sache: Power BI ist oft die einfachste Wahl, wenn Sie bereits im Microsoft-Ökosystem arbeiten. Es ist schnell, visuell und vertraut. Looker hingegen ist für tiefere Anforderungen konzipiert – für Teams, die Datenmodellierung, Git-basierte Workflows und eine saubere, skalierbare Architektur bevorzugen. Ich habe intensiv mit beiden gearbeitet und kann Ihnen sagen, sie sind nicht austauschbar. Sie wurden mit unterschiedlichen Prioritäten entwickelt.

Nein, dies ist keine weitere „Was ist besser?“-Überblick, sondern vielmehr: Welches Tool passt zur Arbeitsweise Ihres Unternehmens und zur Art und Weise, wie es wachsen soll?

Ich helfe Ihnen bei der Beantwortung dieser Frage.

In diesem Leitfaden erkläre ich Ihnen die realistischen Kompromisse – von Preis und Integration bis hin zu CI/CD-Workflows und Skalierungsproblemen – basierend auf der praktischen Arbeit mit echten Kunden. Wenn Sie ernsthaft zwischen Looker und Power BI abwägen, zeige ich Ihnen, wo die einzelnen Tools glänzen, wo sie Schwächen haben und wie Sie die beste Wahl für Ihr Setup treffen.

Looker vs. Power BI: Welches ist das ideale Business-Intelligence-Tool?

Es gibt keinen universellen Gewinner. Einfach ausgedrückt: Das beste BI-Tool hängt davon ab, was Ihrem Unternehmen am wichtigsten ist: Geschwindigkeit, Kontrolle, Kosten oder Zusammenarbeit. Power BI eignet sich hervorragend für Teams, die schnelle Dashboards benötigen und innerhalb des Microsoft-Ökosystems arbeiten. Looker hingegen bietet einen echten Mehrwert, wenn Datenpipelines komplex sind und abteilungsübergreifende Konsistenz unerlässlich ist.

Wenn Sie wenig Zeit haben (oder dies Ihrem Führungsteam präsentieren möchten), finden Sie hier eine kurze Tabelle mit den wichtigsten Unterschieden:

Strategischer BlickwinkelPower BILooker
Technologie DNABasiert auf dem Microsoft-Ökosystem; optimal in Verbindung mit Azure, Excel usw.Cloud-nativ und Google-konform; konzipiert für moderne Dateninfrastruktur
Primäre ZielgruppeGeschäftsbenutzer, Analysten und hybride technische TeamsDateningenieure und Entwicklungsteams, die mit SQL- und Git-Workflows vertraut sind
IntegrationsdenkenEnge Integration in den Microsoft-StackDatenagnostisch; flexibel über Cloud-Plattformen und Datenbanken hinweg
Einführungs- & SchulungsaufwandNiedrige Einstiegshürde; intuitiv für Excel-erfahrene TeamsHöhere Lernkurve begünstigt Teams mit internen Datentalenten
Community & RessourcenGroße Benutzerbasis, umfangreiche Foren, viele AnleitungenKleiner, aber spezialisiert; mehr direkter Support, weniger Crowdsourcing-Inhalte

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Ein ausführlicher Vergleich von Looker und Power BI

Bevor Sie sich für ein BI-Tool entscheiden, sollten Sie wissen, wie es sich tatsächlich verhält. Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede aufschlüsseln.

Power BI vs. Looker: Bereitstellungsstrategien

Power BI unterstützt sowohl Cloud- als auch lokale Bereitstellungen – ein großer Vorteil für Unternehmen mit Legacy-Systemen, strengen Compliance-Regeln oder hybriden IT-Umgebungen. Der cloudbasierte Power BI-Dienst ist schnell einsatzbereit und lässt sich nahtlos in Microsoft 365 integrieren. Power BI Report Server bietet eine lokale Option, die jedoch mit mehr manuellem Wartungsaufwand und langsameren Updates verbunden ist.

Looker hingegen ist von Grund auf für die Cloud konzipiert. Es bietet keine traditionelle lokale Version wie Power BI, unterstützt aber kundengehostete Bereitstellungen in Cloud-Umgebungen. Der Kompromiss? Ein schlankeres Setup, automatische Updates und native Skalierbarkeit, die mit Ihrem Unternehmen wächst.

Power BI vs. Looker Einsatzmöglichkeiten
  • Wählen Sie Power BI, , wenn Sie in einer regulierten Branche (wie dem Finanz- oder Behördensektor) tätig sind oder an eine lokale Infrastruktur gebunden sind. Wählen Sie Looker, wenn Sie eine vollständig Cloud-native Lösung wünschen, die schnell einsatzbereit und einfach skalierbar ist.

Power BI vs. Looker: Datenintegration und Kompatibilität

Power BI eignet sich ideal für Unternehmen, die bereits im Microsoft-Ökosystem aktiv sind. Es lässt sich problemlos mit Excel, Azure, Dynamics 365 und SharePoint verbinden und sorgt so für ein reibungsloses End-to-End-Erlebnis. Es ist jedoch nicht an Microsoft gebunden; Konnektoren sind für AWS, Google Cloud, Salesforce, SAP und weitere verfügbar. Beachten Sie jedoch, dass einige Integrationen möglicherweise zusätzliche Konfigurationen oder Drittanbieter-Tools erfordern, um sie optimal zu nutzen.

Looker ist Cloud-agnostisch und wurde für moderne Datenstapel entwickelt. Es verbindet sich nativ mit führenden Cloud-Warehouses wie BigQuery, Snowflake und Redshift sowie mit einer Vielzahl von SaaS-Plattformen und benutzerdefinierten APIs. Im Gegensatz zu Power BI extrahiert oder speichert Looker keine Daten. Es führt Live-SQL-Abfragen direkt in Ihrem Data Warehouse aus und liefert Ihnen so Echtzeit-Einblicke, ohne Daten zu duplizieren oder zu verschieben.

  • Wählen Sie Power BI, wenn sich Ihr Tech-Stack um Microsoft-Tools und -Dienste dreht. Wählen Sie Wählen Sie Looker, wenn Sie mit mehreren Clouds, Warehouses und SQL-basierten Systemen arbeiten.

Power BI vs. Looker: ETL und Datenspeicherung

Power BI enthält Power Query, ein leistungsstarkes, visuelles ETL-Tool. Sie können Daten mithilfe einer selbst für nicht-technische Benutzer intuitiven Benutzeroberfläche bereinigen, umgestalten und zusammenführen. Dies ist ein wichtiger Grund für die Beliebtheit von Power BI in Business-Teams.

Looker führt kein natives ETL durch, sondern erwartet, dass die Daten bereits in Ihrem Warehouse vorhanden sind. Seine Aufgabe ist es, Transformationen und Modellierungen zur Abfragezeit auf der Grundlage dieser Daten durchzuführen. Es ruft Daten aus Live-Quellen mit SQL ab, speichert die Ergebnisse im Cache und ermöglicht Ihnen die Definition von Transformationen mit LookML, seiner benutzerdefinierten Modellierungssprache. Es ist präzise und wiederverwendbar, erfordert aber eine steilere Lernkurve.

Hinweis: Power BI kann Daten zwar live mit DirectQuery abfragen, die meisten seiner charakteristischen Funktionen (wie übersichtliche Dashboards und umfangreiche Modellierung) setzen jedoch voraus, dass die Daten in den Speicher importiert werden. DirectQuery ist zwar vorhanden, aber Leistungseinbußen und Funktionsbeschränkungen führen oft dazu, dass Teams für alles, was über die grundlegende Berichterstellung hinausgeht, den In-Memory-Modus verwenden.

  • Entscheiden Sie sich für Power BI, wenn Sie Drag-and-Drop-ETL-Erfahrung wünschen. Es ist ideal für Unternehmensnutzer, die Daten schnell bereinigen, gestalten und visualisieren müssen, ohne über tiefgreifende technische Kenntnisse zu verfügen. Wählen Sie Looker, wenn Sie zentralisierte, verwaltete Datenmodelle erstellen, die Dutzende von Berichten teamübergreifend unterstützen. Es bietet Ihnen Versionskontrolle, Wiederverwendbarkeit und durchgängig konsistente Logik.

Power BI vs. Looker: CI/CD-Prozess

Looker unterstützt echtes CI/CD über Git. Sie können Ihre Modelle versionieren, branchen, überprüfen und bereitstellen – genau wie Software. Für BI-Teams, die Dashboards wie Code behandeln, ist dies ein entscheidender Vorteil.

Bisher basierte Power BI auf .pbix-Dateien, die jeweils von einem Entwickler bearbeitet wurden. Keine Versionskontrolle, kein Branching und viele manuelle Schritte. Doch das ändert sich.

Mit dem neuen Power BI-Projektformat (.pbip) und der Azure DevOps-Integration hat Microsoft eine moderne CI/CD-Option eingeführt. Sie ermöglicht Versionskontrolle, Teamzusammenarbeit und automatisierte Bereitstellungen, erfordert jedoch zusätzliche Konfiguration und DevOps-Kenntnisse.

Power BI vs. Looker: CI/CD-Prozess
  • Wählen Sie Looker, wenn Sie ein nahtloses Git-natives Erlebnis und integrierte Versionskontrolle wünschen. Es ist einfach, elegant und von Anfang an für die kollaborative BI-Entwicklung konzipiert. Wählen Sie Power BI, wenn Ihr Team bereits in Azure DevOps investiert hat und Sie bereit sind, eine CI/CD-Pipeline aufzubauen. Es ist nicht länger im Rückstand, sondern bietet mehr Praxisbezug.

Power BI vs. Looker: Datenvisualisierung

Power BI ist der König der Drag-and-Drop-Dashboards. Die Visualisierungen sind intuitiv, anpassbar und auch für Nicht-Analysten zugänglich. Dank der Unterstützung für Abfragen in natürlicher Sprache und einem offenen Marktplatz für benutzerdefinierte Visualisierungen ist es sehr benutzerfreundlich. Allerdings können bei Diagrammen von Drittanbietern Fehler auftreten.

Looker gibt Ihnen die volle Kontrolle, erwartet aber mehr von Ihnen. Visualisierungen sind anpassbar, werden aber oft mit Code erstellt. Das sorgt für Präzision, was für Entwickler und Dateningenieure von Vorteil ist, erfordert aber einen höheren Lernaufwand.

Looker vs Power BI Datenvisualisierung Name: power-bi-looker-reports
  • Power BI überzeugt durch Geschwindigkeit und Perfektion. Looker überzeugt durch Kontrolle und Wiederverwendbarkeit. Wählen Sie basierend darauf, wer Ihre Dashboards erstellt und pflegt.

Power BI vs. Looker: Sicherheit und Compliance

Beide Tools bieten Sicherheit auf Unternehmensniveau. Power BI basiert auf Azure AD, bietet rollenbasierte Zugriffskontrolle durch Funktionen wie Sicherheit auf Zeilen- und Objektebene und unterstützt DLP-Richtlinien. Es passt perfekt zu den nativen Sicherheitsmodellen von Microsoft.

Looker verfolgt einen etwas granulareren Ansatz. Der rollenbasierte Zugriff ist anpassbarer und umfasst zentralisierte Governance, Warnmeldungen, detaillierte Audits und dynamische Sicherheitsregeln, die direkt im LookML-Code definiert sind. Es ist besonders leistungsstark in Umgebungen mit mehreren Teams, in denen der Datenzugriff domänenübergreifend optimiert werden muss.

Power BI vs. Looker: Vergleich der Sicherheit und Konformität
  • Wählen Sie Power BI, wenn Ihr Sicherheitsmodell auf Azure- und Microsoft-Tools basiert. Es integriert sich nahtlos in Unternehmensrichtlinien und Governance-Workflows. Wählen Sie Looker, wenn Sie team- oder regionsübergreifenden, granularen Datenzugriff benötigen. Die zentrale Steuerung erleichtert die Verwaltung von Berechtigungen im großen Maßstab.

Power BI vs. Looker: Anpassung

Power BI bietet Ihnen Freiheit im Frontend. Sie können per Drag & Drop verschieben, die Größe ändern, anheften und Designs erstellen. Es gibt Benutzern kreative Kontrolle. Sie möchten in 15 Minuten ein Executive Dashboard erstellen? Das ist wahrscheinlich möglich. Es gibt sogar eine Community-Galerie für benutzerdefinierte Visualisierungen.

Diese Offenheit hat jedoch auch Nachteile: Es gibt keine zwingenden visuellen Standards, sodass Dashboards schnell inkonsistent werden können, wenn Sie sie nicht intern festlegen.

Looker erfolgt den entgegengesetzten Ansatz. Es ist standardmäßig starrer, aber durch Code umfassend anpassbar. Wenn Sie pixelgenaue Diagramme wünschen, die genau nach Ihren Vorgaben erstellt wurden, und wiederverwendbare Komponenten für verschiedene Teams, ist Looker die richtige Wahl. Sie müssen die Diagramme jedoch selbst schreiben, nicht anklicken.

  • Persönlich bevorzuge ich Power BI für schnelles Prototyping und Ad-hoc-Reporting. Es ist wie ein Whiteboard mit Schaltflächen. Aber als Kunden Dashboards benötigten, die sich über 20 Abteilungen hinweg ohne visuelles Chaos skalieren ließen, erwies sich die strikte Kontrolle von Looker als Segen.

Ihre Dashboards sollten teamübergreifend dieselbe Sprache sprechen – wir sorgen dafür.

Kennzahlen vereinheitlichen

Power BI vs. Looker: Lernkurve und Benutzerfreundlichkeit

Die Lernkurve hängt ganz davon ab, wer das Tool nutzt und was er erreichen möchte.

Für Entwickler (Analysten, Entwickler oder Dateningenieure) ist Power BI der Einstieg einfacher. Die Excel-ähnliche Oberfläche und das visuelle Drag-and-Drop-Design ermöglichen schnelles Verknüpfen von Daten und Erstellen von Dashboards. Von Rohdaten zu Berichten gelangen Sie in wenigen Stunden. Allerdings braucht die Beherrschung von DAX für fortgeschrittenere Logik Zeit und erfordert oft eine zweite Lernkurve.

Looker hingegen erfordert mehr Vorarbeit. Entwickler müssen LookML, Versionskontrolle über Git und die richtigen Modellierungsprinzipien erlernen. Sobald man den Rhythmus gefunden hat, ist es nicht schwer. Aber die meisten Analysten können es nicht einfach so lernen. Es ist für Teams mit technischem Rückgrat konzipiert.

Für Geschäftsanwender (die „Entdecker“) ist es umgekehrt. Sobald das Looker-Modell implementiert ist, bietet es eine sicherere und gelenktere Erfahrung. Metriken sind vordefiniert, die Logik ist gesperrt, und Benutzer können sicher experimentieren, ohne etwas zu beschädigen. In Power BI können Geschäftsbenutzer zwar weiterhin Daten untersuchen, aber wenn sie vom geführten Pfad abweichen, können sie leicht Inkonsistenzen einführen, ohne es zu merken.

  • Kurz gesagt: Power BI senkt die Eintrittsbarriere. Looker erhöht sie, bietet aber bessere Leitplanken, sobald Sie drin sind.

„Es ist wichtig, wie Ihr Team ein BI-Tool erlernt. Noch wichtiger ist jedoch, wie Ihr Unternehmen das Vertrauen in die Daten langfristig aufrechterhält. Power BI wird oft abteilungsübergreifend eingesetzt, was zu inkonsistenter Logik führen kann. Looker zentralisiert diese Verantwortung, was sich langfristig in Klarheit auszahlt.“

Dmitry Nazarevich

CTO

  • Für Self-Service-BI und schnelle Einführung? Power BI. Für verwaltete Daten und langfristige Konsistenz? Looker.

Power BI vs. Looker: Community und Support

Power BI verfügt über eine der größten Communities in der BI-Welt. Ob Foren, YouTube-Tutorials oder MVPs – Support ist allgegenwärtig. Doch die richtige Antwort zu finden, kann zeitaufwändig sein.

Looker hat eine kleinere, aber engere Community. Sie ist stärker entwicklerorientiert und bietet oft qualitativ hochwertigere Diskussionen. Ohne dedizierten Anbieter-Support kann es jedoch zu Problemen kommen.

  • Wenn Sie Breite wünschen, entscheiden Sie sich für Power BI. Wenn Sie Wert auf Tiefe und Spezifität legen, hat Looker die Nase vorn.

Power BI vs. Looker: Mobile Erfahrung

Die mobile App von Power BI ist eine Stärke. Sie ist reaktionsschnell, sicher und unterstützt die Layoutanpassung für kleine Bildschirme. Stellen Sie sich jedoch darauf ein, dass die Anpassung der Dashboards an mobile Geräte zeitaufwändig ist, da sie sich nicht immer automatisch anpasst.

Looker verfolgt einen einfacheren Ansatz. Es passt Dashboards anhand von Layoutregeln an, verfügt jedoch nicht über eine vollwertige native App. Die App ist zwar funktional, aber auf Mobilgeräten weniger ansprechend, insbesondere für Führungskräfte, die ein anspruchsvolles Touch-Erlebnis erwarten.

Vergleich zwischen Power BI und der mobilen Looker-App
  • Wählen Sie Power BI, wenn der mobile Zugriff für Ihre Stakeholder Priorität hat – es bietet ein optimiertes, anpassbares App-Erlebnis. Wählen Sie Looker, wenn der mobile Zugriff nicht geschäftskritisch ist und Sie mit einer vereinfachten, schreibgeschützten Ansicht für unterwegs zufrieden sind.

Power BI vs. Looker: Preismodell und Skalierbarkeit

Power BI lässt sich insbesondere zu Beginn einfacher budgetieren. Es gibt eine kostenlose Version, und der Einstiegstarif Pro für 14 $/Monat pro Benutzer reicht für die meisten Teams zum Einstieg aus. Der Premiumtarif (24 $/Monat) bietet mehr Leistung und Freigabefunktionen. Er eignet sich gut für die Skalierung innerhalb von Microsoft 365.

Die Preise von Looker sind individuell und tendenziell höher. Sie kombinieren eine Basisplattformgebühr mit Lizenztypen (Entwickler vs. Viewer) und nutzungsabhängigen Kosten basierend auf Abfragevolumen oder API-Aufrufen. Enterprise-Setups beginnen typischerweise bei etwa 3.000–5.000 US-Dollar pro Monat und lassen sich mit Ihren Anforderungen skalieren. Dieses Modell kann kosteneffizienter sein, wenn Sie intensive, komplexe BI-Nutzung haben.

  • Wählen Sie Power BI, wenn Sie planbare Einstiegspreise und eine nahtlose Microsoft 365-Integration wünschen. Wählen Sie Looker, wenn Sie ein skalierbares, nutzungsbasiertes Modell für anspruchsvolle, komplexe BI-Umgebungen benötigen.

Lassen Sie nicht zu, dass isolierte Daten Entscheidungen blockieren. Wir zentralisieren sie für Sie.

Quellen verbinden

Fazit: Die besonderen Stärken von Power BI und Looker

Wenn Sie es bis hierher geschafft haben, sind Sie vielleicht zu demselben Schluss gekommen wie ich: Power BI und Looker konkurrieren nicht auf demselben Spielfeld. Sie sind für unterschiedliche Teams, Prioritäten und Infrastrukturen konzipiert.

Power BI ist ideal, wenn Sie schnelle Ergebnisse, breite Akzeptanz und minimalen Einrichtungsaufwand benötigen. Es ist ein ausgereiftes Tool mit einer riesigen Community und geringer Lernkurve – ideal für Geschäftsanwender und Teams, die bereits tief im Microsoft-Stack verwurzelt sind. Ich habe Unternehmen erlebt, die innerhalb weniger Tage Dutzende von Dashboards mit sehr geringem IT-Einsatz eingeführt haben. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend.

8 Kerne Power BI Vorteile

Looker hingegen ist auf Tiefe ausgelegt. Es eignet sich hervorragend für Umgebungen, in denen Datenverwaltung, Modellkonsistenz und die Komplexität mehrerer Quellen entscheidend sind. Wenn Sie über ein zentralisiertes Datenteam verfügen oder eine strikte Kontrolle über die Definition und Wiederverwendung von Metriken benötigen, bietet Looker Ihnen diese Architektur und die Flexibilität, zu wachsen, ohne bei jeder Schemaänderung jedes Dashboard neu gestalten zu müssen.

7 wesentliche Vorteile von Looker
Welche Lösung sollten Sie also wählen? Das hängt von Ihrem aktuellen Stand und Ihren Zielen ab. Wenn Sie gerade erst anfangen oder interne BI für Vertriebs- und Betriebsteams aufbauen, ist Power BI oft der schnellste Erfolg. Wenn Sie jedoch komplexe Datenflüsse verwalten, mehrere Geschäftseinheiten unterstützen oder langfristig über kontrollierte, skalierbare Analysen nachdenken, lohnt sich der anfängliche Aufwand für Looker. Und wenn Sie noch unsicher sind oder bereits eine BI-Transformation planen, können wir Ihnen helfen. Bei Innowise unterstützen wir Unternehmen bei der Auswahl, Implementierung und Weiterentwicklung der richtigen BI-Lösungen basierend auf ihren realen Herausforderungen, nicht nur auf Software-Datenblättern.

FAQ

Wie entscheide ich mich für mein Unternehmen zwischen Google Looker und Power BI?

Bewerten Sie zunächst Ihren aktuellen Technologie-Stack und die Datennutzung Ihrer Teams. Wenn Sie bereits Microsoft (Excel, Azure, Teams) nutzen, wird sich Power BI wie eine Erweiterung Ihres bestehenden Systems anfühlen. Wenn Ihre Daten jedoch auf mehreren Plattformen, in mehreren Warehouses oder in der Cloud gespeichert sind, bietet Looker Ihnen die Flexibilität, alle Daten an einem Ort zu modellieren und zu verwalten. Entscheidend ist, wie zentralisiert Ihre Datenverwaltung ist und wer Ihre BI-Aktivitäten vorantreibt – ob Geschäftsanwender oder ein dediziertes Datenteam.

Ja, aber es gibt einen Haken. Looker ist Cloud-nativ, kann aber problemlos mit lokalen Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL oder Oracle verbunden werden. Der Schlüssel liegt in der Konfiguration eines sicheren Zugriffs über JDBC-Treiber und der intelligenten Verwaltung dieser Verbindung. Wenn Ihr Setup hybrid ist oder in die Cloud migriert, ist Looker dafür bestens geeignet. Stellen Sie sich jedoch auf einen etwas höheren Einrichtungsaufwand im Vergleich zu einem vollständig Cloud-nativen Stack ein.

Das hängt von Ihrer Definition von „besser“ ab. Looker speichert keine Daten, sondern fragt live aus Ihrem Warehouse ab. Die Leistung hängt daher von der Optimierung Ihres Backends ab. In Kombination mit Tools wie BigQuery oder Snowflake verarbeitet es jedoch große, komplexe Datensätze hervorragend. Power BI lädt Daten in den Speicher, was bei kuratierten Datensätzen blitzschnell sein kann, bei der Verarbeitung von Milliarden von Zeilen jedoch an seine Grenzen stoßen kann. Fazit: Looker skaliert besser mit Rohdatenvolumen, und Power BI ist schneller mit verfeinerten Datensätzen.

Bei riesigen, ständig wachsenden Datensätzen hat Looker in der Regel die Nase vorn. Es ist für die direkte Abfrage aus Hochleistungs-Warehouses konzipiert und erfordert keine Duplizierung von Daten für die Analyse. Auch Power BI ist skalierbar, insbesondere mit Azure-Unterstützung. Mit zunehmendem Wachstum benötigen Sie jedoch wahrscheinlich Kapazitätsplanung, Leistungsoptimierung und manchmal auch architektonische Workarounds. Wenn Skalierbarkeit unverzichtbar ist und Ihre Daten in der Cloud liegen, ist Looker allein aufgrund seiner Architektur die beste Wahl.

Beide Tools bieten solide Integrationsmöglichkeiten, allerdings auf unterschiedliche Weise. Power BI lässt sich gut in das Microsoft-Universum integrieren und unterstützt Dienste wie Azure ML, Excel und Power Automate. Looker hingegen verfügt über einen Action Hub und einen API-First-Ansatz, der die Einbindung in Tools wie Slack, Segment oder sogar benutzerdefinierte Apps erleichtert. Die bessere Frage ist also: Um welches Ökosystem herum planen Sie Ihr System aufzubauen?

Philipp Tichanowitsch
Linkedin-Symbol

Leiter der Abteilung Big Data und KI

Philip hat einen klaren Fokus auf alle Themen rund um Daten und KI. Er stellt frühzeitig die richtigen Fragen, entwickelt eine starke technische Vision und stellt sicher, dass wir nicht nur intelligente Systeme entwickeln – sondern die richtigen, die echten Geschäftswert schaffen.

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