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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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Vergleich zwischen Looker und Power BI: Enthüllung des besten BI-Tools

Aug 12, 2025 20 Min
Artikel mit AI zusammenfassen

Bringen wir es auf den Punkt: Power BI ist oft die einfachste Wahl, wenn Sie bereits im Microsoft-Ökosystem leben. Es ist schnell, visuell und vertraut. Lookerauf der anderen Seite ist für Teams gedacht, die Datenmodellierung, Git-basierte Workflows und eine saubere Architektur in großem Maßstab bevorzugen. Ich habe ausgiebig mit beiden gearbeitet, und ich kann Ihnen sagen, dass sie nicht austauschbar sind. Sie wurden mit unterschiedlichen Prioritäten im Hinterkopf entwickelt.

Dies ist also keine weitere "Was ist besser?"-Runde, sondern eher: Welches Werkzeug passt zur Arbeitsweise Ihres Unternehmens und zu der Art und Weise, wie Sie es entwickeln wollen?

Bei der Beantwortung dieser Frage werde ich Ihnen helfen.

In diesem Leitfaden gehe ich mit Ihnen die realistischen Kompromisse durch, von der Preisgestaltung und Integration bis hin zu CI/CD-Workflows und Skalierungsproblemen - alles auf der Grundlage praktischer Arbeit mit echten Kunden. Wenn Sie ernsthaft abwägen Looker gegen Power BIIch zeige Ihnen, wo die einzelnen Tools ihre Stärken und Schwächen haben und wie Sie die beste Wahl für Ihr System treffen.

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

Es gibt keinen Universalsieger. Einfach ausgedrückt: Das beste BI-Tool hängt davon ab, worauf Ihr Unternehmen am meisten Wert legt: 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 die Datenpipelines komplex sind und abteilungsübergreifende Konsistenz ein Muss ist.

Wenn Sie wenig Zeit haben (oder dies Ihrem Führungsteam präsentieren müssen), finden Sie hier eine kurze Tabelle, die die wichtigsten Unterschiede zusammenfasst:

Strategischer BlickwinkelPower BILooker
Technologie DNABasiert auf dem Microsoft-Ökosystem; am besten in Verbindung mit Azure, Excel usw.Cloud-nativ und auf Google ausgerichtet; entwickelt für moderne Dateninfrastrukturen
Primäres PublikumGeschäftsanwender, Analysten und gemischte technische TeamsDateningenieure und Entwicklungsteams, die mit SQL und Git-Workflows vertraut sind
Denkweise der IntegrationEnge Integration in den Microsoft-StackDatenunabhängig; flexibel über Cloud-Plattformen und Datenbanken hinweg
Annahme und SchulungNiedrige Einstiegshürde; intuitiv für Excel-erfahrene TeamsHöhere Lernkurve begünstigt Teams mit internem Datentalent
Gemeinschaft & RessourcenGroße Benutzerbasis, zahlreiche Foren, viele AnleitungenKleiner, aber spezialisiert; mehr direkte Unterstützung, weniger Crowdsourced Content

Verschwenden Sie keine Stunden mehr mit manuellen Berichten - wir automatisieren alles

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Ein ausführlicher Vergleich zwischen Looker und Power BI

Bevor Sie sich für ein BI-Tool entscheiden, müssen Sie wissen, wie es sich unter der Haube verhält. Schauen wir uns die wichtigsten Unterschiede an.

Power BI vs. Looker: Einsatzstrategien

Power BI unterstützt sowohl Cloud- als auch On-Premises-Bereitstellungen, was für Unternehmen mit Altsystemen, strengen Compliance-Regeln oder hybriden IT-Umgebungen ein großer Vorteil ist. Die Cloud-basierte Power BI Wartung ist schnell einsatzbereit und lässt sich nahtlos in Microsoft 365 integrieren, während Power BI Berichtsserver bietet eine On-Premise-Option, die allerdings mit mehr manueller Pflege und langsameren Updates verbunden ist.

Lookerist dagegen von Grund auf für die Cloud konzipiert. Es gibt keine herkömmliche Vor-Ort-Version wie Power BI, aber es unterstützt vom Kunden gehostete Implementierungen in Cloud-Umgebungen. Der Kompromiss? Eine schlankere Einrichtung, 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 (z. B. Finanzen oder Behörden) tätig oder an eine On-Premise-Infrastruktur gebunden sind. Wählen Sie Looker wenn Sie eine vollständig Cloud-native Lösung wünschen, die sich schnell einführen und einfach skalieren lässt.

Power BI vs. Looker: Datenintegration und Kompatibilität

Power BI ist eine natürliche Ergänzung für Unternehmen, die bereits in das Microsoft-Ökosystem investiert haben. Es lässt sich mühelos mit Excel verbinden, Azure, Dynamics 365 und SharePointund schafft so ein reibungsloses End-to-End-Erlebnis. Aber es ist nicht an Microsoft gebunden; Konnektoren sind verfügbar für AWS, Google Cloud, Salesforce, SAPund mehr. Beachten Sie, dass für einige Integrationen zusätzliche Konfigurationen oder Tools von Drittanbietern erforderlich sein können, um sie optimal zu nutzen.

Looker ist Cloud-unabhängig und wurde mit Blick auf moderne Datenstacks entwickelt. Es lässt sich nativ mit führenden Cloud-Warehouses wie BigQuery, Snowflake und Redshift sowie mit einer Vielzahl von SaaS-Plattformen und benutzerdefinierten APIs verbinden. Im Gegensatz zu Power BI extrahiert oder speichert Looker keine Daten, sondern führt Live-SQL-Abfragen direkt auf Ihrem Data Warehouse aus, wodurch Sie Einblicke in Echtzeit erhalten, ohne Daten duplizieren oder verschieben zu müssen.

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

Power BI gegenüber Looker: ETL & Datenspeicherung

Power BI enthält Power Query, ein leistungsstarkes, visuelles ETL-Tool. Sie können Daten bereinigen, umgestalten und zusammenführen, und zwar über eine Benutzeroberfläche, die auch für technisch nicht versierte Benutzer intuitiv ist. Das ist ein wichtiger Grund, warum Power BI in Unternehmensteams so beliebt ist.

Looker führt kein natives ETL durch, sondern erwartet, dass die Daten bereits in Ihrem Warehouse vorhanden sind. Seine Aufgabe ist es, auf diesen Daten eine Transformation und Modellierung zur Abfragezeit durchzuführen. Es zieht Daten aus Live-Quellen mit SQL, speichert die Ergebnisse im Cache und lässt Sie Transformationen mit LookML, seiner benutzerdefinierten Modellierungssprache, definieren. Sie ist präzise und wiederverwendbar, hat aber eine steilere Lernkurve.

Anmerkung: Power BI kann zwar mit DirectQuery Daten live abfragen, aber die meisten seiner charakteristischen Funktionen (wie schnelle Dashboards und umfangreiche Modellierung) setzen voraus, dass die Daten in den Speicher importiert werden. DirectQuery gibt es zwar, aber Leistungseinbußen und Funktionseinschränkungen zwingen Teams oft dazu, für alles, was über grundlegende Berichte hinausgeht, den In-Memory-Modus zu verwenden.

  • Verwenden Sie Power BI wenn Sie ein Drag-and-Drop-ETL-Erlebnis wünschen. Es ist ideal für Geschäftsanwender, die Daten schnell und ohne tiefes technisches Wissen bereinigen, gestalten und visualisieren müssen. Wählen Sie Looker wenn Sie zentralisierte, verwaltete Datenmodelle erstellen, die Dutzende von Berichten in verschiedenen Teams unterstützen. Es bietet Ihnen Versionskontrolle, Wiederverwendbarkeit und eine durchgängig konsistente Logik.

Power BI gegen Looker: CI/CD-Prozess

Looker unterstützt echte CI/CD durch Git. Sie können Ihre Modelle versionskontrollieren, verzweigen, überprüfen und bereitstellen, genau wie Software. Für BI-Teams, die Dashboards wie Code behandeln, ist dies ein entscheidender Fortschritt.

Traditionell, Power BI stützte sich auf .pbix-Dateien, die jeweils von einem Entwickler bearbeitet wurden. Es gab keine Versionskontrolle, keine Verzweigungen und eine Menge manueller Schritte. Aber das ändert sich jetzt.

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

Power BI gegen Looker: CI/CD-Prozess
  • Wählen Sie Looker wenn Sie eine nahtlose Git-native Erfahrung und integrierte Versionskontrolle. Es ist einfach, elegant und von Anfang an für die kollaborative BI-Entwicklung konzipiert. Wählen Sie Power BI wenn Ihr Team investiert ist in Azure DevOps und Sie sind bereit für den Aufbau einer CI/CD-Pipeline. Es ist nicht mehr rückständig, sondern nur noch praktischer.

Power BI vs. Looker: Datenvisualisierung

Power BI ist der König der Drag-and-Drop-Dashboards. Die Grafiken sind intuitiv, anpassbar und auch für Nicht-Analysten zugänglich. Mit Unterstützung für Abfragen in natürlicher Sprache und einem offenen Marktplatz für benutzerdefinierte Grafiken ist es sehr benutzerfreundlich. Allerdings kann es bei Diagrammen von Drittanbietern zu Fehlern kommen.

Looker gibt Ihnen die volle Kontrolle, aber es erwartet mehr von Ihnen. Das Bildmaterial ist anpassbar, wird aber oft mit Code erstellt. Dadurch erhalten Sie Präzision, was für Entwickler und Datentechniker großartig ist, aber die Lernkurve ist steiler.

Looker vs Power BI Datenvisualisierung Name: power-bi-looker-reports
  • Power BI gewinnt für Geschwindigkeit und Politur. Looker gewinnt für Kontrolle und Wiederverwendbarkeit. Wählen Sie aus, wer Ihre Dashboards erstellt und pflegt.

Power BI vs. Looker: Sicherheit und Konformität

Beide Tools bieten Sicherheit auf Unternehmensniveau. Power BI basiert auf dem Azure AD und bietet rollenbasierte Zugriffskontrolle durch Funktionen wie Sicherheit auf Zeilenebene und auf Objektebeneund unterstützt DLP-Richtlinien. Es ist eine natürliche Ergänzung für Microsoft-native Sicherheitsmodelle.

Looker verfolgt einen etwas granulareren Ansatz. Der rollenbasierte Zugriff ist besser anpassbar und umfasst zentralisierte Governance, Warnmeldungen, detaillierte Prüfungen und dynamische Sicherheitsregeln, die direkt im LookML-Code definiert sind. Diese Lösung ist besonders gut für Umgebungen mit mehreren Teams geeignet, in denen der Datenzugriff bereichsübergreifend fein abgestimmt werden muss.

Power BI vs. Looker: Vergleich der Sicherheit und Konformität
  • Wählen Sie Power BI wenn Ihr Sicherheitsmodell auf Azure und Microsoft-Tools aufgebaut ist. Es passt genau in die Unternehmensrichtlinien und Governance-Workflows. Wählen Sie Looker wenn Sie einen granularen Datenzugriff über Teams oder Regionen hinweg benötigen. Die zentrale Steuerung erleichtert die Verwaltung von Berechtigungen in großem Umfang.

Power BI vs. Looker: Anpassung

Power BI gibt Ihnen Freiheit auf dem Frontend. Sie können sie ziehen, ablegen, in der Größe verändern, anheften und thematisieren. Das gibt den Nutzern kreative Kontrolle. Möchten Sie in 15 Minuten ein Executive Dashboard erstellen? Das können Sie wahrscheinlich. Es gibt sogar eine Community-Galerie für benutzerdefiniertes Bildmaterial.

Diese Offenheit bringt jedoch auch Nachteile mit sich: Es gibt keine erzwungenen visuellen Standards, was bedeutet, dass Dashboards schnell inkonsistent werden können, es sei denn, Sie legen die Dinge intern fest.

Looker verfolgt den entgegengesetzten Ansatz. Es ist standardmäßig starrer, aber durch den Code stark anpassbar. Wenn Sie pixelgenaue Diagramme nach Vorgaben und teamübergreifend wiederverwendbare Komponenten wünschen, können Sie dies mit Looker erreichen. Aber Sie müssen es schreiben, nicht anklicken.

  • Ich persönlich bevorzuge Power BI für schnelles Prototyping und Ad-hoc-Berichte. Es ist wie ein Whiteboard mit Schaltflächen. Aber als Kunden Dashboards benötigten, die über 20 Abteilungen hinweg skaliert werden konnten, ohne dass ein visuelles Chaos entstand, war die strenge Kontrolle von Looker ein Segen.

Ihre Dashboards sollten teamübergreifend die gleiche Sprache sprechen - wir sorgen dafür, dass dies gelingt.

Metriken vereinheitlichen

Power BI vs. Looker: Lernkurve und Benutzerfreundlichkeit

Die Lernkurve hängt ganz davon ab, wer das Tool benutzt und was er zu tun versucht.

Für Einsteiger (Analysten, Entwickler oder Datentechniker) ist der Power BI einfacher zu bedienen. Die Excel-ähnliche Oberfläche und das visuelle Drag-and-Drop-Design machen die Verknüpfung von Daten und die Erstellung von Dashboards zu einem schnellen Erlebnis. Sie können innerhalb weniger Stunden von Rohdaten zu Berichten übergehen. Die Beherrschung von DAX für fortgeschrittene Logik erfordert jedoch Zeit und führt oft zu einer zweiten Lernkurve.

Looker hingegen verlangt mehr im Voraus. Die Entwickler müssen LookML, die Versionskontrolle über Git und die richtigen Modellierungsprinzipien lernen. Es ist nicht schwer, wenn man erst einmal den Rhythmus gefunden hat. Aber es ist nichts, was die meisten Analysten einfach "aufschnappen" können. Es ist für Teams mit einem technischen Rückgrat gedacht.

Für Geschäftskunden (die "Entdecker") verhält es sich umgekehrt. Wenn das Looker-Modell einmal eingerichtet ist, bietet es eine sicherere, besser geführte Erfahrung. Die Metriken sind vordefiniert, die Logik ist festgelegt, und die Benutzer können die Daten vertrauensvoll untersuchen, ohne etwas kaputt zu machen. In Power BI können Geschäftsanwender zwar immer noch Daten erforschen, aber wenn sie vom geführten Pfad abweichen, können sie leicht Inkonsistenzen einführen, ohne es zu bemerken.

  • Kurzum: Power BI senkt die Einstiegshürde. Looker erhöht sie, aber mit besseren Leitplanken, sobald man drin ist.

"Wie Ihr Team ein BI-Tool erlernt, ist wichtig, aber noch wichtiger ist, wie Ihr Unternehmen im Laufe der Zeit das Vertrauen in die Daten bewahrt. Power BI verteilt sich oft auf verschiedene Abteilungen, 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: Gemeinschaft und Unterstützung

Power BI hat eine der größten Communities in der BI-Welt. Zwischen Foren, YouTube-Tutorials und MVPs gibt es überall Unterstützung. Aber die richtige Antwort in diesem Gewirr zu finden, kann einige Zeit dauern.

Looker hat eine kleinere, aber engere Gemeinschaft. Sie ist stärker auf die Entwickler ausgerichtet und bietet oft Diskussionen von höherer Qualität. Allerdings können Sie ohne die Unterstützung eines bestimmten Anbieters auf Hindernisse stoßen.

  • Wenn Sie ein breites Spektrum wünschen, wählen Sie Power BI. Wenn Sie Wert auf Tiefe und Spezifität legen, hat Looker die Nase vorn.

Power BI vs. Looker: Mobiles Erlebnis

Power BI's mobile App ist ein starker Punkt. Sie ist reaktionsschnell, sicher und unterstützt die Anpassung des Layouts für kleine Bildschirme. Stellen Sie sich nur darauf ein, dass Sie Zeit für die Anpassung von Dashboards für Mobilgeräte aufwenden müssen, da diese nicht immer automatisch angepasst werden.

Looker verfolgt einen einfacheren Ansatz. Sie passt Dashboards mithilfe von Layout-Regeln an, verfügt aber nicht über eine native App mit vollem Funktionsumfang. Sie ist funktional, aber auf dem Handy weniger ansprechend, vor allem für Führungskräfte, die ausgefeilte Touch-First-Erlebnisse 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 verfeinertes, anpassbares App-Erlebnis. Wählen Sie Looker, wenn der mobile Zugriff nicht entscheidend ist und Sie mit einer vereinfachten, reinen Leseansicht für unterwegs zufrieden sind.

Power BI vs. Looker: Preismodell & Skalierbarkeit

Power BI ist einfacher zu budgetieren, vor allem am Anfang. Sie bietet eine kostenlose Version, und das Pro-Abo der Einstiegsklasse für $14/Monat pro Benutzer ist für die meisten Teams, die gerade erst anfangen, ausreichend. Der Premium-Plan ($24/Monat) bietet mehr Leistung und Freigabefunktionen. Es ist gut, wenn Sie innerhalb von Microsoft 365 skalieren wollen.

Die Preisgestaltung von Looker ist individuell und ist tendenziell höher. Sie kombiniert eine Grundgebühr für die Plattform mit Lizenztypen (Entwickler vs. Betrachter) und nutzungsabhängigen Kosten auf der Grundlage des Abfragevolumens oder der API-Aufrufe. Enterprise-Setups beginnen in der Regel bei etwa $3.000-$5.000 pro Monat und skalieren mit Ihren Anforderungen. Dieses Modell kann kosteneffizienter sein, wenn Sie eine umfangreiche, komplexe BI-Nutzung haben.

  • Wählen Sie Power BI wenn Sie vorhersehbare Einstiegspreise und eine enge Integration von Microsoft 365 wünschen. Wählen Sie Looker wenn Sie ein skalierbares, nutzungsbasiertes Modell benötigen, das für komplexe BI-Umgebungen mit hohem Bedarf entwickelt wurde.

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

Quellen verbinden

Zusammenfassend: 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, eine breite Akzeptanz und eine minimale Einrichtung benötigen. Es ist ein ausgereiftes Tool mit einer riesigen Community und einer niedrigen Lernkurve, was für Geschäftsanwender und Teams, die bereits tief im Microsoft-Stack stecken, großartig ist. Ich habe schon erlebt, dass Unternehmen innerhalb weniger Tage Dutzende von Dashboards einführen konnten, ohne dass die IT-Abteilung etwas dafür tun musste. Diese Art von Schnelligkeit ist wichtig.

8 Kerne Power BI Vorteile

Lookerist dagegen auf Tiefe ausgelegt. Es gedeiht in Umgebungen, in denen Daten-Governance, Modellkonsistenz und Komplexität aus mehreren Quellen entscheidend sind. Wenn Sie ein zentralisiertes Datenteam haben oder eine strenge Kontrolle darüber benötigen, wie Metriken definiert und wiederverwendet werden, bietet Ihnen Looker diese Architektur und die Flexibilität zu wachsen, ohne jedes Dashboard bei jeder Schemaänderung neu zu streichen.

7 wesentliche Vorteile von Looker
So, which one should you choose? It depends on where you are and where you’re going. If you’re just getting started or building internal BI for sales and ops teams, Power BI is often the quickest win. But if you’re managing complex data flows, supporting multiple business units, or thinking long-term about governed, scalable analytics, Looker is worth the upfront effort.And if you’re still unsure or already planning a BI transformation, we can help. At Innowise, we help businesses die richtigen BI-Lösungen auszuwählen, zu implementieren und weiterzuentwickeln auf der Grundlage ihrer realen Herausforderungen und nicht nur auf der Grundlage von Software-Datenblättern.

FAQ

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

Beginnen Sie damit, Ihre aktuelle technische Ausstattung und die Art und Weise, wie Ihre Teams Daten nutzen, zu bewerten. Wenn Sie bereits mit Microsoft arbeiten (Excel, Azure, Teams), wird sich Power BI wie eine Erweiterung Ihrer bestehenden Einrichtung anfühlen. Wenn Ihre Daten jedoch über mehrere Plattformen, Lager oder Clouds verteilt sind, bietet Ihnen Looker die Flexibilität, alle Daten an einem Ort zu modellieren und zu verwalten. Es kommt wirklich darauf an, wie zentralisiert Ihre Datenverwaltung ist und wer Ihre BI-Bemühungen vorantreibt, ob es sich um Geschäftsanwender oder ein spezielles Datenteam handelt.

Ja, aber es gibt einen Haken. Looker ist Cloud-nativ, kann sich aber durchaus mit On-Prem-Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL oder Oracle verbinden. Der Schlüssel dazu ist die Konfiguration des sicheren Zugriffs über JDBC-Treiber und die intelligente Verwaltung dieser Verbindung. Wenn Sie ein hybrides Setup oder einen Übergang zur Cloud haben, kann Looker dies gut handhaben. Machen Sie sich nur darauf gefasst, dass Sie im Vergleich zu einem vollständig Cloud-nativen Stack etwas mehr einrichten müssen.

Das hängt von Ihrer Definition von "besser" ab. Looker speichert keine Daten, sondern fragt sie live aus Ihrem Warehouse ab, sodass seine Leistung davon abhängt, wie gut Ihr Backend optimiert ist. Aber in Verbindung mit Tools wie BigQuery oder Snowflake lassen sich große, komplexe Datensätze hervorragend verarbeiten. Power BI lädt Daten in den Arbeitsspeicher, was bei kuratierten Datensätzen blitzschnell sein kann, bei der Verarbeitung von Milliarden von Zeilen aber unter Umständen an seine Grenzen stößt. Unterm Strich? Looker skaliert besser mit dem Rohvolumen, und Power BI ist schneller mit verfeinerten Datensätzen.

Bei umfangreichen, ständig wachsenden Datenbeständen ist Looker im Allgemeinen im Vorteil. Es wurde entwickelt, um Abfragen direkt aus Hochleistungs-Warehouses durchzuführen und erfordert keine Duplizierung von Daten für die Analyse. Power BI kann ebenfalls skaliert werden, vor allem wenn es von Azure unterstützt wird, aber Sie werden wahrscheinlich eine Kapazitätsplanung, Leistungsoptimierung und manchmal architektonische Workarounds benötigen, wenn Sie wachsen. Wenn Skalierbarkeit nicht verhandelbar ist und sich Ihre Daten in der Cloud befinden, gewinnt Looker allein aufgrund der Architektur.

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-basierten Ansatz, der die Einbindung in Tools wie Slack, Segment oder sogar benutzerdefinierte Anwendungen erleichtert. Die bessere Frage ist also: Um welches Ökosystem wollen Sie herum bauen?

Philip Tikhanovich

Leiter der Big Data-Abteilung

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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