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Le pouvoir de la cartographie des données dans les soins de santé : avantages, cas d'utilisation et tendances futures. L'expansion rapide du secteur de la santé et des technologies qui l'accompagnent génère une quantité considérable de données et d'informations. Les statistiques montrent qu'environ 30% du volume mondial de données est attribué au secteur de la santé, avec un taux de croissance prévu de près de 36% d'ici 2025. Cela indique que le taux de croissance est bien supérieur à celui d'autres secteurs tels que l'industrie manufacturière, les services financiers, les médias et le divertissement.
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Comparaison de Looker vs Power BI : dévoiler le meilleur outil de BI

12 août 2025 20 minutes de lecture
Résumer l'article avec AI

Allons droit au but : Power BI est souvent le choix le plus facile si vous vivez déjà dans l'écosystème Microsoft. Il est rapide, visuel et familier. LookerD'un autre côté, le logiciel de gestion de projets est conçu pour quelque chose de plus profond, pour les équipes qui favorisent la modélisation des données, les flux de travail basés sur Git, et une architecture propre à l'échelle. J'ai beaucoup travaillé avec les deux, et je peux vous dire qu'ils ne sont pas interchangeables. Ils ont été conçus avec des priorités différentes.

Alors non, il ne s'agit pas d'un nouveau récapitulatif "lequel est le meilleur ?", mais plutôt d'une analyse : Quel outil correspond au mode de fonctionnement de votre entreprise et à la façon dont vous souhaitez qu'elle se développe ?

C'est à cela que je vais vous aider à répondre.

Dans ce guide, je vous guiderai à travers les compromis réalistes, de la tarification à l'intégration en passant par les flux de travail CI/CD et les problèmes de mise à l'échelle, le tout basé sur un travail pratique avec de vrais clients. Si vous réfléchissez sérieusement à Looker vs Power BIJe vous montrerai les points forts et les points faibles de chaque outil et vous indiquerai comment faire le meilleur choix en fonction de votre configuration.

Looker vs Power BI : Quel est l'outil de veille stratégique idéal ?

Il n'y a pas de gagnant universel. En d'autres termes, le meilleur outil de BI dépend de ce que votre entreprise apprécie le plus : la rapidité, le contrôle, le coût ou la collaboration. Power BI fonctionne parfaitement pour les équipes qui ont besoin de tableaux de bord rapides et qui opèrent au sein de l'écosystème Microsoft. Looker, quant à lui, offre une valeur ajoutée considérable lorsque les pipelines de données sont complexes et que la cohérence entre les départements est indispensable.
Si vous manquez de temps (ou si vous devez présenter cette question à votre équipe de direction), voici un tableau rapide qui résume les principales différences :

L'angle stratégiquePower BILooker
Technologie ADNConstruit sur l'écosystème Microsoft ; à utiliser de préférence avec Azure, Excel, etc.Cloud-natif et aligné sur Google ; conçu pour les infrastructures de données modernes
Public principalUtilisateurs professionnels, analystes et équipes techniques hybridesIngénieurs de données et équipes de développement à l'aise avec les flux de travail SQL + Git
L'esprit d'intégrationIntégration étroite dans la pile MicrosoftAgnostique en matière de données ; flexible sur les plates-formes en nuage et les bases de données
Effort d'adoption et de formationFaible barrière à l'entrée ; intuitif pour les équipes qui maîtrisent ExcelLa courbe d'apprentissage plus élevée favorise les équipes disposant de talents internes en matière de données.
Communauté et ressourcesGrande base d'utilisateurs, forums riches, nombreux modes d'emploiPlus petite mais spécialisée ; plus de soutien direct, moins de contenu crowdsourcé

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Comparaison approfondie de Looker vs Power BI

Avant de choisir un outil de BI, vous devez savoir comment ils se comportent sous le capot. Décortiquons les principales différences.

Power BI vs Looker : stratégies de déploiement

Power BI prend en charge les déploiements dans le nuage et sur site, ce qui constitue un atout majeur pour les organisations disposant de systèmes hérités, de règles de conformité strictes ou d'environnements informatiques hybrides. La solution Power BI Service est rapide à lancer et s'intègre de manière transparente à Microsoft 365, tandis que Power BI Serveur de rapports offre une option sur site, mais attention, elle s'accompagne d'une maintenance plus manuelle et de mises à jour plus lentes.

LookerEn revanche, il a été conçu dès le départ pour l'informatique en nuage. Il n'offre pas de version traditionnelle sur site comme Power BI, mais il prend en charge les déploiements hébergés par le client dans des environnements en nuage. Le compromis ? Une configuration allégée, des mises à jour automatiques et une évolutivité native qui s'adapte à la croissance de votre entreprise.

Options de déploiement de Power BI vs. Looker
  • Choisir Power BI si vous travaillez dans un secteur réglementé (comme la finance ou l'administration) ou si vous êtes lié à une infrastructure sur site. Choisir Looker si vous souhaitez une solution entièrement cloud-native, rapide à déployer et facile à faire évoluer.

Power BI vs Looker : intégration des données et compatibilité

Power BI est une solution naturelle pour les entreprises qui ont déjà investi dans l'écosystème Microsoft. Il se connecte sans effort à Excel, Azure, Dynamics 365, et SharePointcréant ainsi une expérience fluide de bout en bout. Mais il n'est pas lié à Microsoft ; des connecteurs sont disponibles pour AWS, Google CloudSalesforce, SAPet bien d'autres choses encore. Notez que certaines intégrations peuvent nécessiter une configuration supplémentaire ou des outils tiers pour en tirer le meilleur parti.

Looker est agnostique et construit avec des piles de données modernes à l'esprit. Il se connecte nativement aux principaux entrepôts en nuage tels que BigQuery, Snowflake et Redshift, ainsi qu'à un large éventail de plateformes SaaS et d'API personnalisées. Contrairement à Power BI, Looker n'extrait ni ne stocke les données ; il exécute des requêtes SQL en direct directement sur votre entrepôt de données, ce qui vous permet d'obtenir des informations en temps réel sans dupliquer ni déplacer les données.

  • Choisir Power BI si votre pile technologique tourne autour des outils et services Microsoft. Choisir Looker si vous travaillez sur plusieurs nuages, entrepôts et systèmes basés sur SQL.

Power BI vs Looker : ETL et stockage de données

Power BI inclut Power Query, un puissant outil ETL visuel. Vous pouvez nettoyer, remodeler et fusionner des données à l'aide d'une interface utilisateur intuitive, même pour les utilisateurs non techniques. C'est l'une des raisons pour lesquelles le Power BI est si populaire dans les équipes commerciales.

Looker ne fait pas d'ETL nativement, il s'attend à ce que les données soient déjà dans votre entrepôt. Son travail consiste à effectuer des transformations et des modélisations "en temps de requête" à partir de ces données. Il extrait des sources en direct à l'aide de SQL, met les résultats en cache et vous permet de définir des transformations à l'aide de LookML, son langage de modélisation personnalisé. Il est précis et réutilisable, mais sa courbe d'apprentissage est plus raide.

Remarque : Bien que Power BI puisse interroger les données en direct à l'aide de DirectQuery, la plupart de ses fonctions caractéristiques (comme les tableaux de bord rapides et la modélisation riche) supposent que les données soient importées en mémoire. DirectQuery existe, mais les compromis en termes de performances et les limitations des fonctionnalités poussent souvent les équipes à opter pour le mode en mémoire pour tout ce qui dépasse les rapports de base.

  • Choisir Power BI si vous souhaitez une expérience ETL par glisser-déposer. Il est idéal pour les utilisateurs professionnels qui ont besoin de nettoyer, de mettre en forme et de visualiser des données rapidement sans connaissances techniques approfondies. Choisir Looker si vous créez des modèles de données centralisés et gouvernés qui prennent en charge des dizaines de rapports au sein des équipes. Il vous permet de contrôler les versions, de réutiliser les données et d'appliquer une logique cohérente à tous les niveaux.

Power BI vs Looker : Processus CI/CD

Looker prend en charge un véritable CI/CD grâce à Git. Vous pouvez contrôler la version de vos modèles, créer des branches, réviser et déployer, comme pour un logiciel. Pour les équipes BI qui traitent les tableaux de bord comme du code, cela change la donne.

Traditionnellement, Power BI reposait sur des fichiers .pbix édités par un seul développeur à la fois. Pas de contrôle de version, pas de ramification, et beaucoup d'étapes manuelles. Mais cela est en train de changer.

Avec la nouvelle Projets Power BI (.pbip) et l'intégration DevOps Azure, Microsoft a introduit une option CI/CD moderne. Elle permet le contrôle des versions, la collaboration entre les équipes et les déploiements automatisés, mais elle nécessite une configuration supplémentaire et une familiarisation avec DevOps.

Power BI vs Looker : Processus CI/CD
  • Choisir Looker si vous souhaitez un expérience Git-native transparente et un contrôle de version intégré. Il est simple, élégant et conçu pour le développement collaboratif de la BI dès le départ. Choisir Power BI si votre équipe est investie dans Azure DevOps et vous êtes prêt à construire un pipeline CI/CD. Ce n'est plus un retard, c'est juste plus pratique.

Power BI vs Looker : visualisation des données

Power BI est le roi des tableaux de bord par glisser-déposer. Ses visuels sont intuitifs, personnalisables et accessibles même aux non-analystes. Grâce à la prise en charge des requêtes en langage naturel et à un marché ouvert pour les visuels personnalisés, il est très convivial. Toutefois, vous risquez de rencontrer des bogues avec les graphiques de tiers.

Looker vous donne un contrôle total, mais il attend davantage de vous. Les visuels sont personnalisables, mais souvent construits avec du code. Cela vous donne de la précision, ce qui est formidable pour les développeurs et les ingénieurs de données, mais la courbe d'apprentissage est plus raide.

Looker vs Power BI nom de la visualisation de données : power-bi-looker-reports
  • Power BI gagne en rapidité et en qualité. Looker gagne pour le contrôle et la réutilisation. Choisissez en fonction de la personne qui construit et maintient vos tableaux de bord.

Power BI vs Looker : sécurité et conformité

Ces deux outils offrent une sécurité de niveau entreprise. Power BI repose sur Azure AD, offre un contrôle d'accès basé sur les rôles grâce à des fonctionnalités telles que Sécurité au niveau des lignes et des objetset prend en charge les politiques DLP. C'est une solution naturelle pour les modèles de sécurité natifs de Microsoft.

Looker adopte une approche légèrement plus granulaire. Son accès basé sur les rôles est plus personnalisable, et il inclut une gouvernance centralisée, des alertes, un audit détaillé et des règles de sécurité dynamiques définies directement dans le code LookML. Il est particulièrement efficace dans les environnements multi-équipes où l'accès aux données doit être affiné entre les différents domaines.

Power BI vs Looker : comparaison de la sécurité et de la conformité
  • Choisir Power BI si votre modèle de sécurité s'articule autour de Azure et des outils Microsoft. Il s'intègre parfaitement dans les politiques d'entreprise et les flux de travail de gouvernance. Choisir Looker si vous avez besoin d'un accès granulaire aux données entre les équipes ou les régions. Son contrôle centralisé facilite la gestion des autorisations à grande échelle.

Power BI vs Looker : personnalisation

Power BI vous offre la liberté sur le frontend. Vous pouvez glisser, déposer, redimensionner, épingler et thématiser. Les utilisateurs disposent ainsi d'un contrôle créatif. Vous voulez créer un tableau de bord exécutif en 15 minutes ? C'est probablement possible. Il existe même une galerie communautaire pour les visuels personnalisés.

Mais cette ouverture s'accompagne de compromis : aucune norme visuelle n'est imposée, ce qui signifie que les tableaux de bord peuvent rapidement devenir incohérents, à moins que vous ne verrouilliez les choses en interne.

Looker adopte l'approche opposée. Il est plus rigide par défaut, mais profondément personnalisable par le code. Si vous voulez des graphiques parfaits construits exactement selon les spécifications et des composants réutilisables au sein des équipes, Looker vous permet d'y parvenir. Mais vous devrez l'écrire, et non pas le cliquer.

  • Personnellement, je préfère le Power BI pour le prototypage rapide et les rapports ad hoc. C'est comme un tableau blanc avec des boutons. Mais lorsque des clients ont eu besoin de tableaux de bord à l'échelle de 20 départements sans chaos visuel, le contrôle strict de Looker est devenu une bénédiction.

Vos tableaux de bord doivent parler le même langage à toutes les équipes - nous nous en chargeons.

Unifier les mesures

Power BI vs Looker : courbe d'apprentissage et facilité d'utilisation

La courbe d'apprentissage dépend entièrement de la personne qui utilise l'outil et de ce qu'elle essaie de faire.

Pour les constructeurs (analystes, développeurs ou ingénieurs de données), le Power BI est plus facile à prendre en main. Son interface semblable à celle d'Excel et sa conception visuelle par glisser-déposer permettent de connecter les données et de créer des tableaux de bord rapidement. Vous pouvez passer des données brutes aux rapports en quelques heures. Cela dit, la maîtrise de DAX pour une logique plus avancée prend du temps et introduit souvent une deuxième courbe d'apprentissage.

Looker, quant à lui, demande plus d'avance. Les constructeurs doivent apprendre LookML, le contrôle de version via Git et les principes de modélisation appropriés. Ce n'est pas difficile une fois que l'on a pris le rythme. Mais ce n'est pas quelque chose que la plupart des analystes peuvent simplement "apprendre". Il est conçu pour les équipes ayant une ossature technique.

Pour les utilisateurs professionnels (les "explorateurs"), la situation est inversée. Une fois que le modèle de Looker est en place, il fournit une expérience plus sûre et plus guidée. Les métriques sont prédéfinies, la logique est verrouillée et les utilisateurs peuvent explorer en toute confiance sans rien casser. Dans Power BI, les utilisateurs professionnels peuvent toujours explorer les données, mais s'ils s'écartent du chemin guidé, ils peuvent facilement introduire des incohérences sans s'en rendre compte.

  • En résumé, Power BI abaisse la barrière à l'entrée. Looker l'élève, mais avec de meilleurs garde-fous une fois à l'intérieur.

"La manière dont votre équipe apprend à utiliser un outil de BI est importante, mais ce qui l'est encore plus, c'est la manière dont votre entreprise maintient sa confiance dans les données au fil du temps. Power BI est souvent répartie entre les départements, ce qui peut conduire à une logique incohérente. Looker, de par sa conception, centralise cette responsabilité, ce qui se traduit par une clarté à long terme."

Dmitry Nazarevich

CTO

  • Pour une BI en libre-service et une adoption rapide ? Power BI. Pour des données gouvernées et une cohérence à long terme ? Looker.

Power BI vs Looker : communauté et support

Power BI possède l'une des plus grandes communautés du monde de la BI. Entre les forums, les tutoriels YouTube et les MVP, l'assistance est omniprésente. Mais trouver la bonne réponse dans le bruit peut prendre du temps.

Looker a une communauté plus petite mais plus étroite. Elle est plus centrée sur le développement et offre souvent des discussions de meilleure qualité. Cependant, vous risquez de rencontrer des obstacles en l'absence d'une assistance dédiée aux fournisseurs.

  • Si vous recherchez l'exhaustivité, optez pour Power BI. Si vous recherchez la profondeur et la spécificité, Looker a l'avantage.

Power BI vs Looker : expérience mobile

Power BI's est un point fort. Elle est réactive, sécurisée et permet de personnaliser la mise en page pour les petits écrans. Préparez-vous simplement à passer du temps à adapter les tableaux de bord pour les mobiles, car ils ne s'adaptent pas toujours automatiquement.

Looker adopte une approche plus légère. Elle adapte les tableaux de bord à l'aide de règles de mise en page, mais ne dispose pas d'une application native complète. Elle est fonctionnelle, mais moins attrayante sur mobile, en particulier pour les cadres qui s'attendent à des expériences polies et tactiles.

Power BI vs. Looker comparaison des applications mobiles
  • Choisir Power BI si l'accès mobile est une priorité pour vos parties prenantes - il offre une expérience d'application plus raffinée et personnalisable. Choisissez Looker si l'accès mobile n'est pas essentiel et si vous vous contentez d'une vue simplifiée, en lecture seule, en déplacement.

Power BI vs Looker : modèle de prix et évolutivité

Power BI est plus facile à budgétiser, surtout au début. Il offre Il existe une version gratuite, et le plan Pro d'entrée de gamme à $14/mois par utilisateur est suffisant pour la plupart des équipes qui démarrent. Le plan Premium ($24/mois) offre davantage de performances et de capacités de partage. C'est une bonne solution si vous faites évoluer votre entreprise dans le cadre de Microsoft 365.

La tarification de Looker est personnalisée et tend à être plus élevé. Il combine un tarif de base pour la plateforme avec des types de licences (développeurs ou spectateurs) et des coûts d'utilisation basés sur le volume de requêtes ou d'appels à l'API. Les configurations d'entreprise commencent généralement autour de $3,000-$5,000 par mois et évoluent en fonction de vos besoins. Ce modèle peut être plus rentable si vous avez une utilisation intensive et complexe de la BI.

  • Choisir Power BI si vous souhaitez des prix d'entrée de gamme prévisibles et une intégration étroite avec Microsoft 365. Choisir Looker si vous avez besoin d'un modèle évolutif, basé sur l'utilisation, conçu pour les environnements BI complexes et à forte demande.

Ne laissez pas les données cloisonnées bloquer les décisions. Nous les centraliserons pour vous.

Connecter les sources

En résumé : les forces distinctives de Power BI et de Looker

Si vous êtes arrivé jusqu'ici, vous êtes peut-être arrivé à la même conclusion que moi : Power BI et Looker ne sont pas en concurrence sur le même terrain. Ils sont conçus pour des équipes, des priorités et des infrastructures différentes.

Power BI est idéal si vous avez besoin de résultats rapides, d'une large adoption et d'une configuration minimale. Il s'agit d'un outil mature, doté d'une vaste communauté et d'une faible courbe d'apprentissage, ce qui est idéal pour les utilisateurs professionnels et les équipes déjà familiarisées avec la pile Microsoft. J'ai vu des entreprises déployer des dizaines de tableaux de bord en quelques jours, avec une très faible implication du service informatique. Ce type de rapidité est important.

Avantages des 8 cœurs Power BI

LookerEn revanche, le système de gestion des données de l'entreprise est conçu pour la profondeur. Il s'épanouit dans des environnements où la gouvernance des données, la cohérence des modèles et la complexité des sources multiples sont essentielles. Si vous avez une équipe de données centralisée ou si vous avez besoin d'un contrôle strict sur la façon dont les métriques sont définies et réutilisées, Looker vous offre cette architecture et la flexibilité nécessaire pour évoluer sans avoir à repeindre tous les tableaux de bord à chaque fois que votre schéma change.

7 avantages principaux de Looker

Alors, lequel choisir ? Cela dépend de votre situation et de votre objectif. Si vous débutez ou si vous créez une BI interne pour les équipes de vente et d'exploitation, Power BI est souvent la solution la plus rapide. Mais si vous gérez des flux de données complexes, si vous soutenez plusieurs unités commerciales ou si vous pensez à long terme à des analyses gouvernées et évolutives, Looker vaut l'effort initial.

Et si vous n'êtes pas encore sûr de vous ou si vous planifiez déjà une transformation BI, nous pouvons vous aider. Chez Innowise, nous aidons les entreprises à choisir, mettre en œuvre et faire évoluer les bonnes solutions de BI sur la base de leurs défis réels, et pas seulement sur les fiches techniques des logiciels.

FAQ

Comment choisir entre Google Looker et Power BI pour mon entreprise ?

Commencez par évaluer votre stack technologique actuel et la manière dont vos équipes utilisent les données. Si vous utilisez déjà Microsoft (Excel, Azure, Teams), Power BI vous donnera l'impression d'être une extension de votre configuration existante. Mais si vos données sont réparties sur plusieurs plateformes, entrepôts ou nuages, Looker vous offre la flexibilité de les modéliser et de les gérer en un seul endroit. Tout dépend du degré de centralisation de votre gouvernance des données et de la personne qui dirige vos efforts de BI, qu'il s'agisse d'utilisateurs professionnels ou d'une équipe dédiée aux données.

Oui, mais il y a un problème. Looker est un logiciel cloud, mais il peut tout à fait se connecter à des bases de données sur site telles que PostgreSQL, MySQL ou Oracle. La clé est de configurer un accès sécurisé via des pilotes JDBC et de gérer cette connexion de manière intelligente. Si votre configuration est hybride ou en transition vers le cloud, Looker le gère bien. Préparez-vous simplement à un peu plus de configuration par rapport à une pile entièrement cloud-native.

Cela dépend de votre définition de "mieux". Looker ne stocke pas de données, il interroge en direct depuis votre entrepôt, et ses performances dépendent donc de l'optimisation de votre backend. Mais lorsqu'il est associé à des outils tels que BigQuery ou Snowflake, il gère admirablement les ensembles de données complexes et volumineux. Le Power BI charge les données en mémoire, ce qui peut s'avérer extrêmement rapide pour les ensembles de données curatives, mais peut s'avérer difficile à gérer si vous traitez des milliards de lignes. Le résultat ? Looker s'adapte mieux au volume brut, et Power BI est plus rapide avec des ensembles de données raffinés.

Pour les ensembles de données massifs et en croissance constante, Looker a généralement l'avantage. Il est conçu pour interroger directement des entrepôts à haute performance et ne nécessite pas de dupliquer les données pour l'analyse. Power BI peut également évoluer, en particulier lorsqu'il est soutenu par Azure, mais vous aurez probablement besoin d'une planification de la capacité, d'un réglage des performances et parfois de solutions de contournement architecturales au fur et à mesure de votre croissance. Si l'évolutivité n'est pas négociable et que vos données sont dans le nuage, Looker l'emporte sur le seul plan de l'architecture.

Les deux outils offrent de solides options d'intégration, mais de manière différente. Power BI se connecte bien à l'univers Microsoft et prend en charge des services tels que Azure ML, Excel et Power Automate. Looker, quant à lui, dispose d'un Action Hub et d'une approche privilégiant les API, ce qui lui permet de s'intégrer plus facilement à des outils tels que Slack, Segment ou même à des applications personnalisées. La meilleure question à se poser est donc la suivante : autour de quel écosystème prévoyez-vous de construire ?

Kiryl Drabysheuski

Chef de file des consultants ERP

Avec plus de 18 ans d'expérience dans le conseil en informatique et en ERP, Kiryl Drabysheuski aide les organisations à démêler des systèmes complexes, à moderniser les flux de travail existants et à éliminer les inefficacités manuelles. En tant que consultant ERP principal chez Innowise, il associe la profondeur technique à la perspicacité stratégique pour fournir des solutions qui stimulent la productivité, garantissent la conformité et alimentent la croissance. Il travaille en particulier pour des clients des secteurs de la fabrication, de l'industrie pharmaceutique, du pétrole et du gaz, et des services numériques.

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