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Ante estas dos potencias, cabe preguntarse: "¿Cuál de estas herramientas se adapta mejor a mis necesidades?". Para responder a esta pregunta, nuestro Looker vs Power BI-disecciona sus aspectos técnicos, ofreciendo un análisis comparativo junto con opiniones de expertos y ayudando a las empresas a tomar una decisión informada.
Todas las herramientas de BI del mercado se han diseñado con unos objetivos básicos específicos. Estos fundamentos a menudo dictan cómo evoluciona cada plataforma. Desglosemos los fundamentos conceptuales de estas dos.
Looker y Power BI son herramientas de Business Intelligence (BI). Están diseñadas para extraer información de los datos y transformarla en cuadros de mando e informes visuales. Mientras que Looker se inclina por el análisis de datos en tiempo real y las integraciones, Power BI se centra en aprovechar el ecosistema de Microsoft para ofrecer visualizaciones intuitivas.
Looker, nacida en la era de las tecnologías en la cloud, se enorgullece de su flexibilidad y adaptabilidad. Es una plataforma que entiende intrínsecamente el valor de la integración sin fisuras, sobre todo teniendo en cuenta la proliferación de bases de datos y herramientas de terceros.
Microsoft Power BI, llamado líder en el Cuadrante Mágico 2023 de Gartner® para plataformas de análisis y BI, se beneficia de un rico ecosistema de software. Aunque hace hincapié en las funciones intuitivas de visualización de datos, su estrecha integración con otros productos de Microsoft se convierte a menudo en su principal argumento de venta.
"Looker, un participante relativamente reciente en el ámbito del BI, se dirige principalmente a los desarrolladores, ofreciendo una plataforma robusta especialmente armonizada con la infraestructura de Google. Destacan sus capacidades de transformación de datos y creación de visualizaciones personalizadas. Sin embargo, su comunidad más pequeña puede significar a veces menos recursos fácilmente disponibles. Por el contrario, Power BI cuenta con una amplia comunidad, lo que la convierte en una reserva de conocimientos y herramientas compartidas. Esta herramienta de BI madura es versátil y se dirige tanto a usuarios finales como a desarrolladores. En esencia, mientras que Looker proporciona herramientas especializadas para el trabajo de datos en profundidad y se alinea con el ecosistema de Google, el atractivo y los recursos más amplios de Power BI pueden ser un atractivo significativo para muchas empresas".
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Power BI emplea un modelo de precios por niveles: cada nivel, desde el básico hasta el premium, ofrece distintas funcionalidades. En particular, Power BI ofrece una versión gratuita ideal para el aprendizaje o proyectos individuales, mientras que Looker carece de una oferta complementaria comparable.
Looker adopta un enfoque basado en el consumo. En lugar de tarifas fijas, calcula los precios en función del uso de datos y el número de usuarios, lo que garantiza que las empresas solo paguen por lo que consumen.
Mientras que el modelo de precios por niveles de Power BI ofrece distinciones claras, lo que facilita a las empresas la comprensión de lo que están adquiriendo, su "Premium por usuario" ofrece flexibilidad a los equipos más pequeños que necesitan funciones avanzadas sin arruinarse. Looker, por el contrario, es interesante para las empresas que no pueden predecir el uso mensual de BI y prefieren un modelo que se adapte al uso.
Normalmente, Looker cobra alrededor de $5.000 mensuales por un grupo de 10 usuarios estándar. Sin embargo, ofrece precios personalizados en función de las necesidades de los usuarios. En cambio, Power BI ofrece una alternativa más económica. Power BI Pro tiene un precio de $10/mes por usuario para la visualización de datos de autoservicio, mientras que Power BI Premium tiene un precio de $20/mes por usuario o un precio global de $4.955/mes sin restricciones de usuarios. Sin embargo, su elección puede depender de los modelos de escalado.
La integración de Power BI con Azure ofrece un modelo de escalado que tiene niveles predefinidos. Estos niveles están diseñados para cargas de datos variadas, pero la transición entre ellos puede no ser instantánea. Puede haber escenarios en los que los picos repentinos en las necesidades de procesamiento de datos puedan generar cuellos de botella en el rendimiento si el nivel no se ajusta a tiempo. Looker, respaldado por Google Cloud, utiliza un enfoque de escalado más dinámico. Debido a su infraestructura de nube subyacente, puede aprovisionar rápidamente recursos adicionales en respuesta al aumento de la demanda. Esto puede ser especialmente ventajoso cuando la carga de datos es impredecible.
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"Para startups o pequeñas empresas con necesidades de BI predecibles, Power BI Pro o PPU podrían ser más económicos. Sin embargo, las grandes empresas o aquellas con patrones de uso volátiles podrían encontrar beneficioso a largo plazo el precio basado en el consumo de Looker."
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Looker es una plataforma 100% basada en la cloud, que aporta las ventajas de la escalabilidad instantánea y la infraestructura cero. Con Looker, las empresas no tienen que preocuparse de servidores físicos ni de equipos técnicos dedicados exclusivamente a su mantenimiento. Desde PYMES a grandes empresas, la naturaleza escalable de la infraestructura de Looker permite un crecimiento sin obstáculos. Además, las actualizaciones automáticas que Looker despliega significan que las empresas siempre tienen las características más actualizadas sin ningún tiempo de inactividad o intervención manual significativa.
Aunque Power BI ofrece una solución basada en la cloud conocida como Power BI Service, también cuenta con una versión local denominada Power BI Report Server. Esto da a las organizaciones la flexibilidad de elegir su opción de despliegue en función de sus necesidades de infraestructura, seguridad y escalabilidad.
El servicio Power BI es rápido, se actualiza automáticamente y se integra bien con otros productos de Microsoft, lo que supone una ventaja para quienes ya están integrados en el ecosistema de Microsoft. Sin embargo, la versión local requiere más mantenimiento y puede estar sujeta a periodos de inactividad durante las actualizaciones.
En términos de escalabilidad, la versión en la cloud de Power BI, al igual que Looker, está diseñada para escalar sin problemas. Sin embargo, la implementación local puede tener limitaciones en función de los recursos informáticos de la organización. Además, mientras que Looker se centra principalmente en la cloud, Power BI ofrece ambas soluciones, lo que podría ser una ventaja para las organizaciones que requieren más flexibilidad en su estrategia de despliegue.
"Aunque Looker demuestra innegables fortalezas en su enfoque cloud-first, la flexibilidad de Power BI en opciones de despliegue le da una ventaja competitiva. Las estrategias de despliegue dual de Power BI pueden atender a una gama más amplia de necesidades organizativas, desde las que prefieren la cloud hasta las que siguen confiando en sistemas locales."
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Looker, parte de la cartera de Google Cloud, ofrece una amplia gama de conectores. Desde bases de datos hasta plataformas SaaS, la flexibilidad de Looker está diseñada para ser independiente de los datos, asegurando que se puedan integrar diversas fuentes de datos, incluso las menos comunes.
"Elegir entre Power BI y Looker requiere un conocimiento profundo de la arquitectura de datos actual de su organización y de sus planes futuros de escalabilidad. He aquí una guía en tres pasos:
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Looker funciona como un generador de consultas SQL, extrayendo datos directamente de sus bases de datos asociadas. Sin embargo, Looker no ofrece capacidades inherentes de almacenamiento para los datos obtenidos. En términos de ETL, Looker no tiene un mecanismo dedicado pero lo compensa ligeramente con su modelado de datos. Esto permite obtener resultados más refinados, como la visualización de transacciones por periodos de tiempo específicos. Sin embargo, este enfoque implica que primero se procesa toda la tabla de datos.
Además, Looker emplea un mecanismo de caché, que almacena temporalmente los datos recuperados para acelerar posteriores peticiones similares. Los datos permanecen en la caché durante un periodo determinado, como una hora o un día, lo que mejora su velocidad de recuperación. Pero, dada la falta de procesos ETL completos y de almacenamiento interno de datos, Looker parece estar en ligera desventaja.
Al evaluar herramientas de BI, la capacidad de manipular y personalizar datos es crucial. Power Query es una función de Power BI que facilita la transformación de datos, permitiendo a los usuarios extraerlos y presentarlos en el formato deseado. Looker, por su parte, se diferencia por su capa de modelado, LookML. Este lenguaje permite una profunda personalización y garantiza la uniformidad, por lo que es apto para las empresas que buscan una experiencia a medida sin concesiones.
"Mientras que Looker hace hincapié en la manipulación de datos mediante código, Power Query ofrece una experiencia de transformación de datos más visual. La elección depende de los recursos disponibles y de las preferencias: algunos equipos se inclinan por una interfaz visual, mientras que otros prefieren trabajar directamente con código."
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Looker cuenta con una integración innata con Git, registrando automáticamente los cambios en su código en ramas separadas dentro del VCS. Una vez revisado el código, estas ramas se fusionan y se despliegan. Gracias a la detección de conflictos de fusión de Git, los jefes de equipo pueden racionalizar y unificar las versiones del código. Además, Looker soporta el control de versiones, una característica ausente en Power BI. Este control de versiones mejora aún más las capacidades de colaboración de Looker, situándolo un escalón por encima en esta competición.
Por el contrario, el flujo de trabajo de Power BI es distinto. Por lo general, los desarrolladores elaboran los informes en Power BI Desktop y luego los publican en Power BI Service. Aunque la mayoría de los cambios requieren el uso del Desktop, algunos ajustes pueden realizarse directamente en el Servicio, aunque con limitaciones. Una limitación importante es que Power BI no permite que varias personas trabajen simultáneamente en el mismo informe. Por lo tanto, la colaboración en Power BI puede suponer un reto. Cuando varios usuarios editan un informe, surge el riesgo de sobrescribir los cambios. A menudo, la resolución de conflictos implica profundizar en la estructura XML del informe para localizar las diferencias.
"Tras haber trabajado tanto con Looker como con Power BI, puedo dar fe de las funciones de colaboración de Looker, gracias a su integración con Git. Simplifica el versionado y el despliegue. Power BI, aunque es fuerte en la visualización de datos, a veces puede plantear retos para la colaboración en equipo, especialmente con la división entre Escritorio y Servicio. Para quienes estén profundamente integrados en el mundo Microsoft, Power BI sigue teniendo sus méritos. Sin embargo, en lo que respecta al trabajo en equipo y la eficiencia de CI/CD, Looker destaca".
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Power BI destaca por su interfaz centrada en el usuario y diseñada para un amplio espectro de usuarios, con una mecánica intuitiva de arrastrar y soltar y una amplia biblioteca de plantillas. Una de sus características más destacadas es la herramienta de preguntas y respuestas, que transforma rápidamente las consultas de los usuarios en perspectivas visuales, lo que la convierte en una herramienta inestimable para aquellos que necesitan perspectivas inmediatas sin tener un conocimiento profundo de los datos. Además, Power BI ofrece a los usuarios la posibilidad de emplear visualizaciones personalizadas creadas por la comunidad o adquirir otras más especializadas. Este enfoque abierto significa que, aunque hay una amplia gama de opciones, puede haber incoherencias o errores en las visualizaciones de terceros.
Looker, en cambio, se dirige a quienes tienen un conocimiento más profundo de los datos. Proporciona un control granular sobre los elementos de visualización, ideal para expertos que desean ajustes detallados. Un factor distintivo de Looker es su compatibilidad con el desarrollo y la publicación de visualizaciones personalizadas. Los profesionales pueden incluso crear visualizaciones restringidas para uso personal, garantizando la especificidad sin comprometer la experiencia general del cuadro de mando.
"Cuando se visualiza con Looker, es necesario atenerse a ciertas normas de diseño, mientras que Power BI ofrece una libertad sin precedentes en este ámbito. Con Power BI, cada elemento puede colocarse exactamente donde se desee, lo que ofrece más posibilidades de personalización. Sin embargo, esta amplia personalización suele tener un precio. Otra cosa a tener en cuenta: aunque es posible aprovechar el contenido creado por la comunidad en Power BI, es fundamental hacerlo con precaución debido a posibles incoherencias o errores. En general, cada herramienta responde a necesidades y preferencias distintas, pero ambas son formidables en sus respectivos ámbitos".
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Power BI y Looker dan prioridad a la seguridad de los datos mediante cifrado en tránsito y en reposo, autenticación robusta, control de acceso basado en funciones, gobernanza de datos, auditoría y certificaciones de cumplimiento.
Power BI protege los datos en tránsito con SSL/TLS y en reposo con cifrado AES-256. Su integración con Active Directory Azure mejora la seguridad y ofrece políticas de prevención de pérdida de datos (DLP) para el cumplimiento de normativas.
Looker utiliza cifrado estándar para los datos en tránsito y en reposo. Destaca por su control de acceso basado en roles altamente personalizable, la gobernanza de datos centralizada y la supervisión y alertas avanzadas para una seguridad proactiva.
"Power BI puede ser líder en seguridad de datos para organizaciones profundamente integradas en el ecosistema de Microsoft, ya que ofrece Azure integración con Active Directory y un sólido control de acceso basado en funciones (RBAC). Es muy adecuado para empresas con necesidades de seguridad complejas y requisitos de prevención de pérdida de datos (DLP). Looker, sin embargo, brilla cuando la personalización y la flexibilidad son primordiales. Su RBAC detallado y su compatibilidad multiplataforma lo convierten en una opción excelente para organizaciones con diversos entornos de datos. El enfoque de Looker en el gobierno centralizado de los datos y en la supervisión y alerta avanzadas puede resultar ventajoso para mantener la seguridad de los datos y hacer frente a las amenazas con eficacia."
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La facilidad de adopción puede dictar el éxito de una herramienta de BI. Power BI, con su interfaz intuitiva, ofrece una curva de aprendizaje suave, especialmente para quienes están familiarizados con otros productos de Microsoft. Looker, aunque potente, exige una curva de aprendizaje más pronunciada, sobre todo cuando se profundiza en LookML.
"Para quienes estén familiarizados con Excel o SharePoint, sumergirse en Power BI es relativamente fácil. La abundancia de recursos, tutoriales y foros de debate facilita la iniciación: basta con descargar la versión de escritorio y ponerse en marcha. Por otro lado, Looker, a pesar de ofrecer profundidad y granularidad, tiene un punto de entrada ligeramente más empinado. Antes de sumergirse en ella, hay que solicitar una demostración y navegar por una capa burocrática, esperando a que su equipo se ponga en contacto. Este periodo de espera puede ser un factor disuasorio para quienes estén ansiosos por empezar de inmediato".
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Power BI, como oferta de Microsoft, cuenta con un vasto sistema de soporte complementado por una comunidad amplia y activa. Esta red en expansión garantiza que los usuarios tengan acceso a una gran cantidad de tutoriales, foros y documentación oficial. Además, los canales de soporte dedicados de Microsoft para Power BI pueden ser receptivos y completos. Sin embargo, con una comunidad tan grande, encontrar respuestas específicas puede ser a veces como buscar una aguja en un pajar debido al gran volumen de información.
Looker, aunque tiene una huella más pequeña en términos de tamaño de la comunidad, proporciona un grupo muy unido de entusiastas que a menudo profundizan en discusiones detalladas. Aunque puede haber menos soluciones disponibles, el apoyo de Looker puede ser más personalizado, dada su escala. Esta intimidad significa que los usuarios a veces pueden obtener asesoramiento directo y específico o soluciones más rápidamente.
"El amplio ecosistema de Power BI, respaldado por la infraestructura de soporte de Microsoft, garantiza que siempre haya algún tipo de ayuda disponible. Sin embargo, el reto es discernir lo más relevante de entre la plétora. Looker, con su comunidad más concentrada, ofrece un compromiso más profundo, a menudo acompañado de respuestas de soporte rápidas y personalizadas. Las organizaciones deben reflexionar sobre sus necesidades: para las que requieren amplios recursos y una amplia gama de soluciones, destaca Power BI. Sin embargo, si su organización valora los debates en profundidad y centrados y una experiencia de soporte más personalizada, Looker podría ser una buena opción."
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En la era de la movilidad, las herramientas de BI deben adaptarse. Power BI ofrece una aplicación móvil estelar, que garantiza que los responsables de la toma de decisiones estén informados sobre la marcha. La interfaz es intuitiva y los informes se adaptan perfectamente a las pantallas más pequeñas. Sin embargo, crear un diseño móvil en Power BI requiere pasos adicionales. Looker, en cambio, facilita este proceso. Aunque su aplicación móvil no está correctamente optimizada, Looker convierte fácilmente el diseño de escritorio a móvil a través de sus reglas de desarrollo.
"Después de haber trabajado mucho con ambas plataformas, he notado el contraste. La aplicación móvil de Power BI es, sin duda, revolucionaria, pero crear el diseño móvil perfecto puede suponer a veces un esfuerzo adicional. Looker, aunque simplifica la transición de escritorio a móvil con sus directrices de desarrollo, se queda corto en su experiencia de aplicación móvil. No está tan bien optimizada como cabría esperar, y a menudo deja a los usuarios con ganas de más".
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Tanto Power BI como Looker se han labrado espacios únicos en el panorama del BI. Power BI, profundamente integrado en el ecosistema Microsoft, ofrece facilidad de uso y una amplia red de soporte. Looker, respaldado por Google Cloud, ofrece una amplia personalización y un modelo de precios flexible que se adapta al uso. En esencia, para quienes están integrados en las herramientas de Microsoft y buscan funcionalidades intuitivas, Power BI podría ser la mejor opción. Mientras tanto, las empresas que valoran la personalización intrincada, la escalabilidad dinámica y una comunidad más personalizada podrían inclinarse por Looker.
Decidir entre Looker y Power BI depende de varios factores: su pila tecnológica actual, la naturaleza de sus fuentes de datos, la escalabilidad que necesita y la familiaridad de su equipo con las plataformas. Tenga siempre en cuenta las necesidades, los objetivos y el panorama tecnológico específicos de su organización. Si ya ha invertido en servicios de Microsoft, Power BI puede ofrecer una integración más sencilla. Por el contrario, Looker ofrece una mayor compatibilidad con bases de datos y podría ser la mejor opción para fuentes de datos diversificadas.
Sí, Looker puede conectarse tanto a bases de datos basadas en la cloud como a bases de datos locales. Se ha diseñado pensando en la flexibilidad de las empresas con entornos de datos híbridos. Como siempre, asegúrate de tener instalados los controladores y las configuraciones necesarios para una conectividad perfecta.
Por supuesto. Power BI ofrece una versión de escritorio gratuita, lo que la hace atractiva para pequeñas empresas o startups con un presupuesto ajustado. Ofrece sólidas funciones de visualización de datos y, a medida que tu empresa crezca, podrás ampliar la plataforma a versiones de pago más avanzadas.
Tanto Looker como Power BI están diseñados para manejar grandes cantidades de datos, pero su rendimiento puede variar en función de cada situación. Looker, al estar basado en navegador y aprovechar potentes bases de datos entre bastidores, puede manejar conjuntos de datos masivos con delicadeza. Por otro lado, Power BI se integra perfectamente con Azure, el servicio en la nube de Microsoft, que ofrece opciones de escalabilidad. La clave está en conocer la carga de datos y las previsiones de crecimiento para asegurarse de que la herramienta que elija se adapte a sus necesidades.
Sí, ambos Looker y Power BI ofrecen una serie de integraciones con herramientas de análisis populares. Looker tiene su Action Hub, que permite la integración con varias plataformas de terceros, mientras que Power BI puede conectarse con multitud de servicios, especialmente dentro del ecosistema de Microsoft. Asegúrese siempre de que su herramienta o servicio específico es compatible, y tenga en cuenta las posibles integraciones futuras a la hora de elegir.
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