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Vergleich von Looker gegen Power BI: Enthüllung des besten BI-Tools

Der globale Business Intelligence (BI) -Markt mit einem Wert von 27,11 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 befindet sich auf einem robusten Wachstumskurs, der bis 2030 voraussichtlich 54,27 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Das rasante Wachstum des Sektors unterstreicht die Notwendigkeit für Unternehmen, aus der Fülle der verfügbaren Tools für unterschiedliche Zwecke die richtige BI-Plattform auszuwählen. Diese reichen laut Forbes von betrieblichen Anforderungen und der Gewinnung von Klarheit über den Bestand bis hin zur Verbesserung der Kundenerfahrung und der Wertschöpfung aus dem IoT:
Vergleiche_Looker_vs_Power_BI
Unter den zahlreichen Optionen, stechen Looker und Power BI als führende Wettbewerber auf dem Markt für BI-Lösungen hervor. Laut Forbes  ist Microsoft Power BI das Top-Tool für der Datenvisualisierung im Jahr 2023, während Looker sich durch die Datenexploration auszeichnet.

Angesichts dieser beiden Kraftpakete könnte man sich fragen: "Welches dieser Tools ist das richtige für meine Bedürfnisse?" Um diese Frage zu beantworten, hat unser Looker gegen Power BI-Leitfaden analysiert die technischen Aspekte und bietet eine vergleichende Analyse mit Expertenwissen, um Unternehmen bei ihrer Entscheidung zu unterstützen.

Die Wahl zwischen Looker und Power BI: das ideale Business Intelligence Tool finden

Jedes auf dem Markt befindliche BI-Tool wurde mit bestimmten grundlegenden Zielen entwickelt. Diese Grundlagen diktieren oft, wie sich jede Plattform weiterentwickelt. Schauen wir uns die konzeptionellen Grundlagen dieser beiden Plattformen an.

Looker und Power BI sind beides Business Intelligence (BI) Tools. Sie wurden entwickelt, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und diese Erkenntnisse in visuelle Dashboards und Berichte umzuwandeln. Während Looker auf Echtzeit-Datenanalysen und Integrationen ausgerichtet ist, konzentriert sich Power BI auf die Nutzung des Microsoft-Ökosystems zur Bereitstellung intuitiver Visualisierungen.

Looker, geboren im Zeitalter der Cloud-Technologien, ist stolz auf seine Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Es ist eine Plattform, die von Natur aus den Wert einer nahtlosen Integration versteht, insbesondere angesichts der Verbreitung von Datenbanken und Tools von Drittanbietern.

Microsoft Power BI, bezeichnet als Leader im Gartner® Magic Quadrant™ für Analyse- und BI-Plattformen 2023, profitiert von einem umfangreichen Software-Ökosystem. Während der Schwerpunkt auf intuitiven Datenvisualisierungsfunktionen liegt, wird die enge Integration mit anderen Microsoft-Produkten oft zum Alleinstellungsmerkmal.

Inhaltsübersicht

"Looker, ein relativ neuer Marktteilnehmer im BI-Bereich, richtet sich in erster Linie an Entwickler und bietet eine robuste Plattform, die besonders gut mit der Infrastruktur von Google harmoniert. Seine Fähigkeiten bei der Datenumwandlung und der Erstellung benutzerdefinierter Visualisierungen sind herausragend. Die kleinere Community kann jedoch manchmal dazu führen, dass weniger Ressourcen zur Verfügung stehen. Im Gegensatz dazu verfügt Power BI über eine große Community, die es zu einem Reservoir an Wissen und gemeinsamen Tools macht. Dieses ausgereifte BI-Tool ist vielseitig und richtet sich sowohl an Endanwender als auch an Entwickler. Während Looker spezialisierte Tools für die Arbeit mit tiefgreifenden Daten bietet und sich in das Google-Ökosystem einfügt, können die breitere Anziehungskraft und die Ressourcen von Power BI für viele Unternehmen ein großer Vorteil sein."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Looker vs. Power BI: der Showdown

In diesem Vergleich werden wir Looker und Power BI über wichtige geschäftliche und technologische Aspekte hinweg bewerten, von Preismodellen bis hin zu Datensicherheit und Datenvisualisierung. Darüber hinaus werden wir Erkenntnisse unserer Big Data -Spezialisten einbeziehen und unsere Analyse auf die kollektive Erfahrung verschiedener Experten, Benutzerbewertungen und praktische Arbeit mit diesen beiden Tools stützen.

Preismodell & Skalierbarkeit

Power BI verwendet ein abgestuftes Preismodell - jede Stufe, von der Basis- bis zur Premium-Version, bietet unterschiedliche Funktionen. Bemerkenswert ist, dass Power BI eine kostenlose Version anbietet, die ideal zum Lernen oder für einzelne Projekte ist, während Looker kein vergleichbares kostenloses Angebot hat.

Looker verfolgt einen verbrauchsorientierten Ansatz. Statt fester Tarife werden die Preise auf der Grundlage der Datennutzung und der Anzahl der Nutzer berechnet, so dass Unternehmen nur für das zahlen, was sie verbrauchen.

Während das abgestufte Preismodell von Power BI klare Unterscheidungen bietet und es für Unternehmen einfacher macht, zu verstehen, was sie bekommen, bietet das "Premium Per User"-Modell Flexibilität für kleinere Teams, die erweiterte Funktionen benötigen, ohne die Bank zu sprengen. Looker hingegen ist für Unternehmen interessant, die das monatliche BI-Aufkommen nicht vorhersagen können und ein Modell bevorzugen, das mit der Nutzung skaliert. 

Normalerweise berechnet Looker etwa $5.000 monatlich für eine Gruppe von 10 Standardbenutzern. Das Unternehmen bietet jedoch eine individuelle Preisgestaltung auf der Grundlage der Benutzeranforderungen. Im Gegensatz dazu bietet Power BI eine budgetfreundliche Alternative. Power BI Pro kostet $10/Monat pro Benutzer für Self-Service-Datenvisualisierung, während Power BI Premium $20/Monat pro Benutzer oder $4.955/Monat ohne Benutzereinschränkungen kostet. Ihre Wahl kann jedoch von den Skalierungsmodellen abhängen.

Die Integration von Power BI mit Azure bietet ein Skalierungsmodell mit vordefinierten Ebenen. Diese Ebenen sind für unterschiedliche Datenlasten ausgelegt, aber der Übergang zwischen ihnen erfolgt möglicherweise nicht sofort. Es kann Szenarien geben, in denen plötzliche Spitzen bei den Datenverarbeitungsanforderungen zu Leistungsengpässen führen können, wenn die Ebene nicht rechtzeitig angepasst wird. Looker, unterstützt von Google Cloud, verwendet einen dynamischeren Skalierungsansatz. Aufgrund der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur kann es schnell zusätzliche Ressourcen bereitstellen, um auf eine erhöhte Nachfrage zu reagieren. Dies kann besonders vorteilhaft sein, wenn die Datenlast unvorhersehbar ist.

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"Für Startups oder kleine Unternehmen mit vorhersehbarem BI-Bedarf könnte Power BI Pro oder PPU wirtschaftlicher sein. Größere Unternehmen oder solche mit schwankenden Nutzungsmustern könnten jedoch die verbrauchsabhängige Preisgestaltung von Looker auf lange Sicht als vorteilhaft empfinden."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Strategien für den Einsatz

Looker ist eine 100% Cloud-basierte Plattform, die die Vorteile einer sofortigen Skalierbarkeit und einer Null-Infrastruktur mit sich bringt. Mit Looker müssen sich Unternehmen keine Gedanken über physische Server oder technische Teams machen, die sich ausschließlich um die Wartung der Plattform kümmern. Von KMUs bis hin zu großen Unternehmen ermöglicht die skalierbare Infrastruktur von Looker ein ungehindertes Wachstum. Außerdem sorgen die automatischen Updates von Looker dafür, dass Unternehmen immer über die aktuellsten Funktionen verfügen, ohne dass es zu Ausfallzeiten oder erheblichen manuellen Eingriffen kommt.

Power BI bietet eine Cloud-basierte Lösung an, die als Power BI Service bekannt ist, aber auch eine Vor-Ort-Version, den Power BI Report Server. Dies gibt Unternehmen die Flexibilität, ihre Bereitstellungsoption auf der Grundlage ihrer Infrastruktur-, Sicherheits- und Skalierbarkeitsanforderungen zu wählen.

Der Power BI-Dienst ist schnell, wird automatisch aktualisiert und lässt sich gut in andere Microsoft-Produkte integrieren, was für diejenigen von Vorteil ist, die bereits in das Microsoft-Ökosystem eingebunden sind. Die Vor-Ort-Version ist jedoch wartungsintensiver und kann bei Aktualisierungen zu Ausfallzeiten führen.

Was die Skalierbarkeit angeht, so ist die Cloud-Version von Power BI genau wie Looker für eine nahtlose Skalierung ausgelegt. Die Bereitstellung vor Ort könnte jedoch je nach den IT-Ressourcen des Unternehmens an Grenzen stoßen. Während Looker sich in erster Linie auf die Cloud konzentriert, bietet Power BI beide Lösungen an, was ein Vorteil für Unternehmen sein kann, die mehr Flexibilität in ihrer Bereitstellungsstrategie benötigen.

"Während Looker mit seinem Cloud-first-Ansatz unbestreitbare Stärken aufweist, verschafft die Flexibilität der Bereitstellungsoptionen von Power BI dem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Die dualen Bereitstellungsstrategien von Power BI können ein breiteres Spektrum an organisatorischen Anforderungen abdecken, von denen, die die Cloud bevorzugen, bis hin zu denen, die weiterhin auf On-Premises-Systeme setzen."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Datenintegration und Kompatibilität

Power BI ist als Microsoft-Sprössling natürlich für Microsoft-Technologien wie Azure, Excel und SharePoint optimisiert. Dies macht es zu einer idealen Wahl für Unternehmen, die tief in der Microsoft-Infrastruktur verwurzelt sind. Power BI bietet auch Konnektivität zu einer Reihe anderer Dienste, darunter AWS, Google Cloud Platform, IBM, SAP, und mehr, die für verschiedene Datenumgebungen geeignet sind.

Looker, Teil des Google Cloud-Portfolios, bietet eine umfangreiche Auswahl an Konnektoren. Von Datenbanken bis hin zu SaaS-Plattformen, ist die Flexibilität von Looker so konzipiert, dass sie datenunabhängig ist und sicherstellt, dass verschiedene Datenquellen, auch die weniger verbreiteten, integriert werden können.

"Die Entscheidung zwischen Power BI und Looker erfordert ein gründliches Verständnis der aktuellen Datenarchitektur Ihres Unternehmens und Ihrer zukünftigen Skalierungspläne. Hier ist eine Anleitung in drei Schritten:


  • Bewerten Sie Ihr Ökosystem: Wenn Sie überwiegend Microsoft-Tools verwenden und dies auch in Zukunft tun wollen, bietet Power BI eine optimierte Erfahrung. Wenn Ihr Unternehmen eine Vielzahl von Plattformen verwendet oder plant, sein technisches System zu diversifizieren, bietet Looker eine breitere Kompatibilität.
  • Vorhersagen Sie die Skalierbarkeit: Obwohl beide Tools skalierbar sind, könnte die große Auswahl an Konnektoren von Looker von Vorteil sein, wenn Sie in Zukunft mehr unterschiedliche Datenquellen einbeziehen möchten.
  • Prüfen Sie versteckte Kosten: Für die Integration sind manchmal zusätzliche Konnektoren oder Tools von Drittanbietern erforderlich, wodurch zusätzliche Kosten entstehen können. Prüfen Sie immer die vollständigen Integrationsanforderungen."

 

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

ETL & Datenspeicherung

Looker arbeitet wie ein SQL-Abfragegenerator, der Daten direkt aus den zugehörigen Datenbanken abruft. Allerdings bietet Looker keine inhärenten Speichermöglichkeiten für die abgerufenen Daten. Im Hinblick auf ETL verfügt Looker über keinen speziellen Mechanismus, kompensiert dies aber durch seine Datenmodellierung. Dies ermöglicht verfeinerte Ergebnisse wie die Anzeige von Transaktionen nach bestimmten Zeiträumen. Allerdings bedeutet dieser Ansatz, dass zunächst die gesamte Datentabelle verarbeitet wird.

Außerdem verwendet Looker einen Caching-Mechanismus, der die abgerufenen Daten vorübergehend speichert, um spätere ähnliche Anfragen zu beschleunigen. Die Daten bleiben für einen bestimmten Zeitraum, z. B. eine Stunde oder einen Tag, im Cache, was die Abrufgeschwindigkeit erhöht. Da Looker jedoch über keine umfassenden ETL-Prozesse und keine interne Datenspeicherung verfügt, scheint dies ein leichter Nachteil zu sein.

Bei der Evaluierung von BI-Tools ist die Möglichkeit der Datenmanipulation und -anpassung entscheidend. Power Query ist eine Funktion in Power BI, die die Datenumwandlung erleichtert und es den Benutzern ermöglicht, Daten zu extrahieren und im gewünschten Format zu präsentieren. Looker hingegen unterscheidet sich durch seine Modellierungsschicht, LookML. Diese Sprache ermöglicht eine tiefgreifende Anpassung und gewährleistet Einheitlichkeit, so dass sie für Unternehmen geeignet ist, die eine maßgeschneiderte Erfahrung ohne Kompromisse suchen.

"Während Looker den Schwerpunkt auf die Datenmanipulation durch Code legt, bietet Power Query eine eher visuelle Erfahrung bei der Datentransformation. Die Wahl hängt von den verfügbaren Ressourcen und den Präferenzen ab: Einige Teams tendieren zu einer visuellen Schnittstelle, während andere eher direkt mit Code arbeiten."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

CI/CD-Prozess

Looker ist von Haus aus mit Git integriert und zeichnet Änderungen an seinem Code automatisch in separaten Zweigen innerhalb des VCS auf. Nach der Codeüberprüfung werden diese Zweige zusammengeführt und bereitgestellt. Dank der Erkennung von Merge-Konflikten in Git können die Teamleiter die Code-Versionen rationalisieren und vereinheitlichen. Darüber hinaus unterstützt Looker die Versionierung, eine Funktion, die in Power BI fehlt. Durch diese Versionskontrolle werden die kollaborativen Fähigkeiten von Looker noch weiter verbessert, so dass es in diesem Wettbewerb eine Stufe höher angesiedelt ist.

Im Gegenteil, der Arbeitsablauf von Power BI ist anders. Die Entwickler erstellen ihre Berichte in der Regel in Power BI Desktop und veröffentlichen sie dann im Power BI Service. Während die meisten Änderungen die Verwendung des Desktops erfordern, können einige Anpassungen direkt im Service vorgenommen werden, wenn auch mit Einschränkungen. Eine wesentliche Einschränkung besteht darin, dass Power BI es nicht zulässt, dass mehrere Personen gleichzeitig an demselben Bericht arbeiten. Die gemeinsame Arbeit in Power BI kann daher eine Herausforderung darstellen. Wenn mehrere Benutzer einen Bericht bearbeiten, besteht die Gefahr, dass Änderungen überschrieben werden. Die Lösung von Konflikten erfordert oft ein tiefes Eintauchen in die XML-Struktur des Berichts, um Unterschiede festzustellen.

"Nachdem ich sowohl mit Looker als auch mit Power BI gearbeitet habe, kann ich die kollaborativen Funktionen von Looker dank der Git-Integration bestätigen. Sie vereinfacht die Versionierung und Bereitstellung. Power BI ist zwar stark in der Datenvisualisierung, kann aber manchmal eine Herausforderung für die Zusammenarbeit im Team darstellen, vor allem im Hinblick auf die Trennung von Desktop und Service. Für diejenigen, die tief in die Microsoft-Welt integriert sind, hat Power BI immer noch seine Vorzüge. In Bezug auf Teamarbeit und CI/CD-Effizienz sticht Looker jedoch heraus."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Datenvisualisierung

Power BI zeichnet sich durch seine benutzerorientierte Oberfläche aus, die für ein breites Spektrum von Nutzern entwickelt wurde und eine intuitive Drag-and-Drop-Mechanik sowie eine umfangreiche Bibliothek von Vorlagen bietet. Eine der herausragenden Funktionen ist das Q&A-Tool, das Benutzeranfragen schnell in visuelle Einblicke umwandelt, was es für diejenigen von unschätzbarem Wert macht, die sofortige Einblicke benötigen, ohne ein tiefes Datenwissen zu haben. Darüber hinaus bietet Power BI den Nutzern die Möglichkeit, von der Community erstellte benutzerdefinierte Visualisierungen zu verwenden oder speziellere Visualisierungen zu erwerben. Dieser offene Ansatz bedeutet, dass es zwar eine riesige Auswahl gibt, aber auch die Möglichkeit von Unstimmigkeiten oder Fehlern bei Visualisierungen von Drittanbietern besteht.

Looker hingegen richtet sich an diejenigen, die ein tieferes Verständnis von Daten haben. Es bietet eine granulare Kontrolle über Visualisierungselemente, ideal für Experten, die detaillierte Anpassungen wünschen. Ein besonderes Merkmal von Looker ist die Unterstützung für die Entwicklung und Veröffentlichung benutzerdefinierter Visualisierungen. Fachleute können sogar eingeschränkte, auf den persönlichen Gebrauch zugeschnittene Visualisierungen erstellen und so die Spezifität sicherstellen, ohne das allgemeine Dashboard-Erlebnis zu beeinträchtigen.

"Bei der Visualisierung mit Looker muss man sich an bestimmte Layout-Standards halten, während Power BI in diesem Bereich eine unvergleichliche Freiheit bietet. Mit Power BI kann jedes Element genau dort platziert werden, wo es gewünscht wird, und bietet somit mehr Möglichkeiten zur individuellen Gestaltung. Diese umfassende Personalisierung hat jedoch oft ihren Preis. Ein weiterer Hinweis: Die Nutzung von Inhalten, die von der Community erstellt wurden, ist in Power BI zwar möglich, aber aufgrund möglicher Unstimmigkeiten oder Fehler mit Vorsicht zu genießen. Im Großen und Ganzen ist jedes Tool auf unterschiedliche Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten, aber beide sind in ihren jeweiligen Bereichen hervorragend.

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften

Power BI und Looker priorisieren die Datensicherheit durch Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand, robuste Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Data Governance, Auditing und Compliance-Zertifizierungen.

Power BI sichert die Daten bei der Übertragung mit SSL/TLS und im Ruhezustand mit AES-256-Verschlüsselung. Die Active Directory-Integration des Azure erhöht die Sicherheit und bietet Richtlinien zur Vermeidung von Datenverlusten (DLP) für die Einhaltung von Vorschriften.

Looker verwendet Standardverschlüsselung für Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand. Es glänzt mit einer hochgradig anpassbaren, rollenbasierten Zugriffskontrolle, zentraler Datenverwaltung sowie fortschrittlicher Überwachung und Warnmeldungen für proaktive Sicherheit.

"Power BI ist möglicherweise ein führender Anbieter von Datensicherheit für Unternehmen, die tief in das Microsoft-Ökosystem integriert sind und Azure Active Directory-Integration und robuste rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) bieten. Es eignet sich gut für Unternehmen mit komplexen Sicherheitsanforderungen und Data Loss Prevention (DLP)-Anforderungen. Looker glänzt jedoch, wenn Anpassung und Flexibilität an erster Stelle stehen. Seine fein abgestufte RBAC und plattformübergreifende Kompatibilität machen es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen mit unterschiedlichen Datenumgebungen. Lookers Fokus auf zentralisierte Data Governance und fortschrittliche Überwachung und Alarmierung kann für die Aufrechterhaltung der Datensicherheit und die effektive Bekämpfung von Bedrohungen von Vorteil sein."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Lernkurve und Benutzerfreundlichkeit

Der Erfolg eines BI-Werkzeugs kann von der Einfachheit der Einführung abhängen. Power BI bietet mit seiner intuitiven Oberfläche eine leichte Lernkurve, insbesondere für diejenigen, die mit anderen Microsoft-Produkten vertraut sind. Looker ist zwar leistungsfähig, erfordert aber eine steilere Lernkurve, insbesondere wenn man sich mit LookML beschäftigt. 

"Für diejenigen, die mit Excel oder SharePoint vertraut sind, ist der Einstieg in Power BI relativ einfach. Die Fülle an Ressourcen, Tutorials und Forumsdiskussionen erleichtert den Einstieg - einfach die Desktop-Version herunterladen und loslegen. Andererseits ist der Einstieg in Looker trotz der Tiefe und Granularität etwas schwieriger. Bevor man loslegen kann, muss man eine Demo anfordern und eine bürokratische Ebene durchlaufen, bis das Team Kontakt aufnimmt. Diese Wartezeit kann für diejenigen, die sofort loslegen wollen, abschreckend sein."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Gemeinschaft & Unterstützung

Power BI ist ein Microsoft-Produkt und verfügt über ein umfangreiches Support-System, das durch eine große und aktive Community ergänzt wird. Dieses ausgedehnte Netzwerk stellt sicher, dass die Benutzer Zugang zu einer Fülle von Tutorials, Foren und offizieller Dokumentation haben. Darüber hinaus sind die speziellen Support-Kanäle von Microsoft für Power BI sehr reaktionsschnell und umfassend. Bei einer so großen Community kann die Suche nach spezifischen Antworten jedoch aufgrund der schieren Menge an Informationen manchmal der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen gleichen.

Looker ist zwar in Bezug auf die Größe der Community kleiner, bietet aber eine eng verbundene Gruppe von Enthusiasten, die sich oft in detaillierte Diskussionen vertiefen. Es gibt zwar weniger Lösungen von der Stange, aber der Support von Looker ist aufgrund der Größe der Community individueller. Diese Vertrautheit bedeutet, dass die Nutzer manchmal direktere, gezieltere Ratschläge oder Lösungen schneller erhalten können.

"Das umfangreiche Ökosystem von Power BI, das durch die Support-Infrastruktur von Microsoft unterstützt wird, stellt sicher, dass immer irgendeine Form der Unterstützung verfügbar ist. Die Herausforderung besteht jedoch darin, aus der Fülle der Angebote die wichtigsten herauszufiltern. Looker mit seiner konzentrierteren Community bietet ein tiefes Engagement, das oft von schnellen und maßgeschneiderten Support-Antworten begleitet wird. Unternehmen sollten ihre Bedürfnisse überdenken: Für diejenigen, die umfangreiche Ressourcen und eine breite Palette von Lösungen benötigen, ist Power BI die beste Wahl. Wenn Ihr Unternehmen jedoch Wert auf eingehende, konzentrierte Diskussionen und eine persönlichere Support-Erfahrung legt, könnte Looker eine gute Wahl sein."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Mobile Erfahrung

Im Zeitalter der Mobilität müssen sich die BI-Tools anpassen. Power BI bietet eine hervorragende mobile Anwendung, die sicherstellt, dass die Entscheidungsträger auch unterwegs informiert sind. Die Oberfläche ist intuitiv, und die Berichte passen sich nahtlos an kleinere Bildschirme an. Allerdings erfordert die Erstellung eines mobilen Layouts in Power BI zusätzliche Schritte. Looker hingegen vereinfacht diesen Prozess. Obwohl die mobile App nicht richtig optimiert ist, kann Looker das Desktop-Layout mit Hilfe seiner Entwicklungsregeln leicht in ein mobiles Layout umwandeln.

"Nachdem ich ausgiebig mit beiden Plattformen gearbeitet habe, habe ich den Kontrast gespürt. Die mobile Anwendung von Power BI ist zweifelsohne ein großer Fortschritt, aber das perfekte mobile Layout zu erstellen, kann manchmal eine zusätzliche Arbeit sein. Looker vereinfacht zwar mit seinen Entwicklungsrichtlinien den Übergang von der Desktop- zur Mobilversion, hat aber bei der mobilen Anwendung einen Nachteil. Sie ist nicht so gut optimiert, wie man es sich erhoffen könnte, und lässt die Nutzer oft mit dem Wunsch nach mehr zurück."

Philip Tihonovich

Leiter der Abteilung Big Data bei Innowise

Zusammenfassend: die besonderen Stärken von Power BI und Looker

Sowohl Power BI als auch Looker haben sich einen einzigartigen Platz in der BI-Landschaft geschaffen. Power BI, das tief in das Microsoft-Ökosystem integriert ist, bietet Benutzerfreundlichkeit und ein umfangreiches Support-Netzwerk. Looker, das von Google Cloud unterstützt wird, bietet umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten und ein flexibles Preismodell, das mit der Nutzung skaliert. Für Unternehmen, die in Microsoft-Tools eingebettet sind und intuitive Funktionalitäten suchen, ist Power BI die bessere Wahl. Unternehmen, die Wert auf komplexe Anpassungen, dynamische Skalierbarkeit und eine stärker personalisierte Community legen, könnten sich hingegen für Looker entscheiden.

FAQ

Die Entscheidung zwischen Looker und Power BI hängt von mehreren Faktoren ab: Ihrem aktuellen Technologie-Stack, der Art Ihrer Datenquellen, der von Ihnen benötigten Skalierbarkeit und der Vertrautheit Ihres Teams mit den Plattformen. Berücksichtigen Sie immer die individuellen Bedürfnisse, Ziele und technologischen Gegebenheiten Ihres Unternehmens. Wenn Sie bereits in Microsoft-Dienste investiert haben, bietet Power BI möglicherweise eine reibungslosere Integration. Umgekehrt bietet Looker eine breitere Datenbankkompatibilität und könnte die erste Wahl für diversifizierte Datenquellen sein.

Ja, Looker kann sowohl mit Cloud-basierten als auch mit lokalen Datenbanken verbunden werden. Es wurde mit Blick auf Flexibilität entwickelt, um Unternehmen mit hybriden Datenumgebungen zu unterstützen. Wie immer sollten Sie sicherstellen, dass Sie die notwendigen Treiber und Konfigurationen für eine nahtlose Verbindung eingerichtet haben.

Unbedingt. Power BI bietet eine kostenlose Desktop-Version, was es für kleine Unternehmen oder Start-ups mit knappem Budget attraktiv macht. Es bietet robuste Datenvisualisierungsfunktionen, und wenn Ihr Unternehmen wächst, können Sie auf erweiterte, kostenpflichtige Versionen der Plattform aufsteigen.

Sowohl Looker als auch Power BI sind für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt, ihre Leistung kann jedoch je nach Szenario variieren. Looker ist browserbasiert und nutzt leistungsstarke Datenbanken im Hintergrund, um riesige Datenmengen mit Finesse zu verarbeiten. Power BI hingegen ist eng mit Azure, dem Cloud-Service von Microsoft, integriert, der Skalierungsoptionen bietet. Entscheidend ist, dass Sie Ihre Datenlast und Ihre Wachstumsprognosen kennen, um sicherzustellen, dass das von Ihnen gewählte Tool Ihren Anforderungen entsprechend skaliert werden kann.

Ja, beide Looker und Power BI bieten eine Reihe von Integrationen mit gängigen Analysetools. Looker hat seinen Action Hub, der die Integration mit verschiedenen Plattformen von Drittanbietern ermöglicht, während Power BI mit einer Vielzahl von Diensten verbunden werden kann, insbesondere innerhalb des Microsoft-Ökosystems. Vergewissern Sie sich immer, dass Ihr spezifisches Tool oder Ihr Dienst unterstützt wird, und berücksichtigen Sie bei der Auswahl mögliche zukünftige Integrationen.

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