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Face à ces deux puissances, on peut se demander: "Lequel de ces outils correspond le mieux à mes besoins?". Pour répondre à cette question, notre Looker vs Power BI-Le guide dissèque leurs aspects techniques, fournit une analyse comparative ainsi que des avis d'experts et aide les entreprises à faire un choix éclairé.
Chaque outil de BI sur le marché a été conçu avec des objectifs fondamentaux spécifiques. Ces fondements dictent souvent l'évolution de chaque plateforme. Décortiquons les fondements conceptuels de ces deux outils.
Looker et Power BI sont tous deux des outils de Business Intelligence (BI). Ils sont conçus pour extraire des informations des données et les transformer en tableaux de bord et rapports visuels. Alors que Looker se concentre sur l'analyse des données en temps réel et les intégrations, Power BI se concentre sur l'exploitation de l'écosystème Microsoft pour fournir des visualisations intuitives.
Looker, né à l'ère des technologies cloud, est fier de sa flexibilité et de son adaptabilité. C'est une plateforme qui comprend intrinsèquement la valeur d'une intégration transparente, en particulier compte tenu de la prolifération des bases de données et des outils tiers.
Microsoft Power BI, nommée un leader du 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and BI Platforms, bénéficie d'un riche écosystème logiciel. Bien qu'elle mette l'accent sur les capacités intuitives de visualisation des données, son intégration étroite avec d'autres produits Microsoft devient souvent son unique argument de vente.
"Looker, un acteur relativement récent dans le domaine de la BI, s'adresse principalement aux développeurs, offrant une plateforme robuste particulièrement harmonieuse avec l'infrastructure de Google. Ses capacités de transformation des données et de création de visualisations personnalisées sont remarquables. Cependant, sa communauté plus restreinte peut parfois signifier moins de ressources disponibles. À l'inverse, Power BI dispose d'une vaste communauté, ce qui en fait un réservoir de connaissances et d'outils partagés. Cet outil de BI mature est polyvalent et s'adresse aussi bien aux utilisateurs finaux qu'aux développeurs. En substance, alors que Looker fournit des outils spécialisés pour le travail sur les données profondes et s'aligne sur l'écosystème de Google, l'attrait plus large et les ressources de Power BI peuvent constituer un attrait significatif pour de nombreuses entreprises."
Chef du service Big Data chez Innowise
Power BI utilise un modèle de tarification par paliers - chaque palier, de la version de base à la version premium, offre des fonctionnalités différentes. Notamment, Power BI propose une version gratuite idéale pour l'apprentissage ou les projets individuels, tandis que Looker ne propose pas d'offre complémentaire comparable.
Looker adopte une approche basée sur la consommation. Au lieu de tarifs fixes, il calcule la tarification en fonction de l'utilisation des données et du nombre d'utilisateurs, ce qui garantit que les entreprises ne paient que pour ce qu'elles consomment.
Alors que le modèle de tarification échelonnée de Power BI offre des distinctions claires, permettant aux entreprises de comprendre plus facilement ce qu'elles obtiennent, son " Premium Per User " offre une certaine flexibilité aux petites équipes qui ont besoin de fonctionnalités avancées sans pour autant se ruiner. Looker, à l'inverse, est intéressant pour les entreprises qui ne peuvent pas prévoir l'engagement mensuel de BI et préfèrent un modèle qui s'adapte à l'utilisation.
En règle générale, Looker facture environ $5 000 euros par mois pour un groupe de 10 utilisateurs standard. Toutefois, la société propose des tarifs personnalisés en fonction des besoins des utilisateurs. En revanche, Power BI offre une alternative plus économique. Le prix de Power BI Pro est de $10/mois par utilisateur pour la visualisation de données en libre-service, tandis que Power BI Premium s'élève à $20/mois par utilisateur ou à $4 955/mois sans restrictions d'utilisateurs. Cependant, votre choix peut dépendre des modèles de mise à l'échelle.
L'intégration de Power BI avec Azure offre un modèle de mise à l'échelle comportant des niveaux prédéfinis. Ces niveaux sont conçus pour des charges de données variées, mais la transition entre eux peut ne pas être instantanée. Il peut y avoir des scénarios où des pics soudains des besoins en traitement des données peuvent entraîner des goulots d'étranglement des performances si le niveau n'est pas ajusté à temps. Looker, soutenu par Google Cloud, utilise une approche de mise à l'échelle plus dynamique. Grâce à son infrastructure cloud sous-jacente, il peut rapidement allouer des ressources supplémentaires en réponse à une demande accrue. Cela peut être particulièrement avantageux lorsque la charge de données est imprévisible.
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"Pour les startups ou les petites entreprises dont les besoins en BI sont prévisibles, Power BI Pro ou PPU peuvent être plus économiques. Cependant, les grandes entreprises ou celles dont les modèles d'utilisation sont volatiles pourraient trouver la tarification basée sur la consommation de Looker avantageuse à long terme."
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Looker est une plateforme 100% basée sur le cloud, offrant les avantages d'une évolutivité instantanée et d'une infrastructure nulle. Avec Looker, les entreprises n'ont pas besoin de se préoccuper de serveurs physiques ou d'équipes techniques dédiées exclusivement à leur maintenance. Des PME aux grandes entreprises, la nature évolutive de l'infrastructure de Looker permet une croissance sans entrave. De plus, les mises à jour automatiques de Looker permettent aux entreprises de toujours disposer des fonctionnalités les plus récentes, sans temps d'arrêt ni intervention manuelle significative.
Bien que Power BI offre une solution basée sur le nuage connue sous le nom de Power BI Service, elle est également fournie avec une version sur site appelée Power BI Report Server. Les entreprises peuvent ainsi choisir leur option de déploiement en fonction de leurs besoins en matière d'infrastructure, de sécurité et d'évolutivité.
Le service Power BI est rapide, se met à jour automatiquement et s'intègre bien aux autres produits Microsoft, ce qui lui confère un avantage pour ceux qui sont déjà intégrés dans l'écosystème Microsoft. Cependant, la version sur site nécessite plus de maintenance et peut être soumise à des temps d'arrêt pendant les mises à jour.
En termes d'évolutivité, la version cloud de Power BI, tout comme Looker, est conçue pour évoluer de manière transparente. Cependant, le déploiement sur site peut être limité en fonction des ressources informatiques de l'organisation. En outre, alors que Looker se concentre principalement sur le cloud, Power BI offre les deux solutions, ce qui peut être un avantage pour les organisations qui ont besoin de plus de flexibilité dans leur stratégie de déploiement.
"Alors que Looker démontre des forces indéniables dans son approche cloud-first, la flexibilité de Power BI dans les options de déploiement lui donne un avantage concurrentiel. Les stratégies de déploiement doubles de Power BI peuvent répondre à un plus large éventail de besoins organisationnels, de ceux qui préfèrent le cloud à ceux qui dépendent encore des systèmes sur site."
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Looker, qui fait partie du portefeuille Google Cloud, propose une vaste gamme de connecteurs. Des bases de données aux Plateformes SaaS, la flexibilité de Looker est conçue pour être indépendante des données, garantissant que diverses sources de données, même les moins courantes, peuvent être intégrées.
"Le choix entre Power BI et Looker nécessite une compréhension approfondie de l'architecture de données actuelle de votre organisation et des plans d'évolutivité futurs. Voici un guide en trois étapes:
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Looker fonctionne comme un générateur de requêtes SQL, tirant les données directement de ses bases de données associées. Cependant, Looker n'offre pas de capacités de stockage inhérentes pour les données extraites. En termes d'ETL, Looker n'a pas de mécanisme dédié mais compense légèrement avec sa modélisation des données. Cela permet d'obtenir des résultats plus raffinés, comme l'affichage des transactions selon des périodes spécifiques. Cependant, cette approche implique que l'ensemble de la table de données soit traité en premier.
En outre, Looker utilise un mécanisme de mise en cache, qui stocke temporairement les données extraites afin d'accélérer les requêtes similaires ultérieures. Les données restent en cache pendant une période déterminée, par exemple une heure ou un jour, ce qui augmente leur vitesse de récupération. Toutefois, étant donné que Looker ne dispose pas de processus ETL complets ni de stockage de données interne, il semble légèrement désavantagé.
Lors de l'évaluation des outils de BI, la capacité à manipuler et à personnaliser les données est cruciale. Power Query est une fonctionnalité de Power BI qui facilite la transformation des données, permettant aux utilisateurs d'extraire et de présenter les données dans le format souhaité. Looker, quant à lui, se différencie par sa couche de modélisation, LookML. Ce langage permet une personnalisation approfondie et garantit l'uniformité, ce qui le rend approprié pour les entreprises qui recherchent une expérience personnalisée sans compromis.
"Alors que Looker met l'accent sur la manipulation des données par le biais du code, Power Query offre une expérience de transformation des données plus visuelle. Le choix dépend des ressources disponibles et des préférences : certaines équipes penchent pour une interface visuelle, tandis que d'autres sont plus enclines à travailler directement avec du code."
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Looker se targue d'une intégration innée avec Git, enregistrant automatiquement les modifications apportées à son code dans des branches distinctes au sein du VCS. Après examen du code, ces branches sont fusionnées et déployées. Grâce à la détection des conflits de fusion de Git, les chefs d'équipe peuvent rationaliser et unifier les versions du code. En outre, Looker prend en charge le contrôle des versions, une fonctionnalité absente de Power BI. Ce contrôle de version améliore encore les capacités de collaboration de Looker, ce qui le place un cran plus haut dans cette compétition.
Au contraire, le flux de travail de Power BI est distinct. Les développeurs créent généralement des rapports dans Power BI Desktop, puis les publient dans Power BI Service. Bien que la plupart des modifications nécessitent l'utilisation du bureau, certains ajustements peuvent être effectués directement dans le service, bien qu'avec des limitations. Une limitation importante est que le Power BI ne permet pas à plusieurs personnes de travailler simultanément sur le même rapport. Les efforts de collaboration dans le Power BI peuvent donc constituer un défi. Lorsque plusieurs utilisateurs modifient un rapport, il existe un risque d'écrasement des modifications. Pour résoudre les conflits, il faut souvent plonger dans la structure XML du rapport pour repérer les différences.
"Ayant travaillé avec Looker et Power BI, je peux attester des fonctionnalités collaboratives de Looker, grâce à son intégration Git. Elle simplifie la gestion des versions et le déploiement. Power BI, bien que fort en visualisation de données, peut parfois poser des défis pour la collaboration d'équipe, en particulier avec la division Desktop et Service. Pour ceux qui sont profondément intégrés dans le monde Microsoft, Power BI a encore ses mérites. Cependant, en ce qui concerne le travail d'équipe et l'efficacité CI/CD, Looker se démarque."
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Power BI se distingue par son interface centrée sur l'utilisateur et conçue pour un large éventail d'utilisateurs, avec des mécanismes intuitifs de glisser-déposer et une vaste bibliothèque de modèles. L'une de ses caractéristiques les plus remarquables est l'outil Q&A qui transforme rapidement les requêtes des utilisateurs en informations visuelles, ce qui le rend inestimable pour ceux qui ont besoin d'informations immédiates sans avoir de connaissances approfondies en matière de données. De plus, Power BI offre la possibilité aux utilisateurs d'employer des visualisations personnalisées créées par la communauté ou d'acheter des visualisations plus spécialisées. Cette approche ouverte signifie que, bien qu'il y ait un vaste choix, il peut y avoir des incohérences ou des bogues dans les visualisations de tiers.
Looker, en revanche, s'adresse à ceux qui ont une connaissance plus approfondie des données. Il offre un contrôle granulaire sur les éléments de visualisation, idéal pour les experts qui souhaitent des ajustements détaillés. Looker se distingue par sa capacité à développer et à publier des visualisations personnalisées. Les professionnels peuvent même créer des visualisations restreintes adaptées à un usage personnel, garantissant ainsi la spécificité sans compromettre l'expérience générale du tableau de bord.
"Lors de la visualisation avec Looker, il est nécessaire d'adhérer à certaines normes de mise en page, alors que Power BI offre une liberté inégalée dans ce domaine. Avec Power BI, chaque élément peut être placé précisément à l'endroit souhaité, ce qui offre davantage de possibilités de personnalisation. Toutefois, cette personnalisation poussée a souvent un prix. Une autre chose à noter: bien qu'il soit possible d'exploiter le contenu créé par la communauté dans Power BI, il est primordial de l'aborder avec prudence en raison des incohérences ou des bogues potentiels. Dans l'ensemble, chaque outil répond à des besoins et des préférences distincts, mais tous deux sont formidables dans leurs domaines respectifs."
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Power BI et Looker donnent la priorité à la sécurité des données grâce au cryptage en transit et au repos, à une authentification solide, à un contrôle d'accès basé sur les rôles, à la gouvernance des données, à l'audit et aux certifications de conformité.
Power BI sécurise les données en transit avec SSL/TLS et au repos avec le cryptage AES-256. Son intégration Azure Active Directory renforce la sécurité et offre des politiques de prévention des pertes de données (DLP) pour la conformité.
Looker utilise un cryptage standard pour les données en transit et au repos. Il se distingue par un contrôle d'accès hautement personnalisable basé sur les rôles, une gouvernance centralisée des données, ainsi qu'une surveillance et des alertes avancées pour une sécurité proactive.
"Power BI peut être un leader en matière de sécurité des données pour les organisations profondément intégrées dans l'écosystème Microsoft, offrant Azure une intégration Active Directory et un solide contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC). Il est bien adapté aux entreprises ayant des besoins de sécurité complexes et des exigences en matière de prévention des pertes de données (DLP). Looker, cependant, brille lorsque la personnalisation et la flexibilité sont primordiales. Son RBAC très fin et sa compatibilité multiplateforme en font un excellent choix pour les entreprises ayant des environnements de données diversifiés. L'accent mis par Looker sur la gouvernance centralisée des données, la surveillance avancée et les alertes peut être avantageux pour maintenir la sécurité des données et faire face aux menaces de manière efficace.
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La facilité d'adoption peut dicter le succès d'un outil de BI. Power BI, avec son interface intuitive, offre une courbe d'apprentissage douce, en particulier pour ceux qui sont familiers avec d'autres produits Microsoft. Looker, bien que puissant, exige une courbe d'apprentissage plus raide, en particulier lorsqu'il s'agit de se plonger dans LookML.
"Pour ceux qui sont familiers avec Excel ou SharePoint, il est relativement facile de se plonger dans Power BI. L'abondance de ressources, de tutoriels et de discussions sur les forums facilite le démarrage - il suffit de télécharger la version de bureau et de commencer. En revanche, Looker, bien qu'offrant profondeur et granularité, a un point d'entrée légèrement plus abrupt. Avant de se lancer, il faut demander une démonstration et franchir une étape bureaucratique, en attendant que l'équipe prenne contact avec vous. Cette période d'attente peut être dissuasive pour ceux qui sont impatients de commencer immédiatement".
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Power BI, en tant que produit Microsoft, bénéficie d'un vaste système d'assistance complété par une communauté large et active. Ce réseau étendu garantit aux utilisateurs l'accès à une multitude de tutoriels, de forums et de documentation officielle. En outre, les canaux d'assistance dédiés de Microsoft pour le Power BI peuvent être réactifs et complets. Cependant, avec une communauté aussi importante, trouver des réponses spécifiques peut parfois s'apparenter à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin en raison du volume d'informations.
Looker, bien qu'ayant une empreinte plus petite en termes de taille de la communauté, offre un groupe très soudé de passionnés qui se plongent souvent dans des discussions détaillées. Bien qu'il y ait moins de solutions prêtes à l'emploi, l'assistance fournie par Looker peut être plus personnalisée, compte tenu de sa taille. Cette intimité signifie que les utilisateurs peuvent parfois obtenir des conseils ou des solutions directs et ciblés plus rapidement.
"Le vaste écosystème de Power BI, soutenu par l'infrastructure d'assistance de Microsoft, garantit qu'il y a toujours une forme d'assistance disponible. Cependant, le défi consiste à discerner le plus pertinent de la pléthore. Looker, avec sa communauté plus concentrée, offre une profondeur d'engagement, souvent accompagnée de réponses rapides et personnalisées. Les organisations doivent réfléchir à leurs besoins: pour celles qui ont besoin de ressources importantes et d'un large éventail de solutions, Power BI se distingue. Cependant, si votre organisation apprécie les discussions approfondies et ciblées ainsi qu'une expérience de support plus personnalisée, Looker pourrait être une bonne solution."
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À l'ère de la mobilité, les outils de BI doivent s'adapter. Power BI propose une excellente application mobile qui permet aux décideurs d'être informés en permanence. L'interface est intuitive et les rapports s'adaptent parfaitement aux petits écrans. Cependant, la création d'une présentation mobile dans Power BI nécessite des étapes supplémentaires. Looker, en revanche, facilite ce processus. Bien que son application mobile ne soit pas correctement optimisée, Looker convertit facilement la présentation de l'ordinateur de bureau en présentation mobile grâce à ses règles de développement.
"Ayant beaucoup travaillé avec les deux plateformes, j'ai ressenti le contraste. L'application mobile de Power BI change incontestablement la donne, mais l'élaboration d'une présentation mobile parfaite peut parfois représenter une charge de travail supplémentaire. Looker, tout en simplifiant la transition de l'ordinateur de bureau au mobile grâce à ses lignes directrices en matière de développement, n'est pas à la hauteur en ce qui concerne l'expérience de l'application mobile. Elle n'est pas aussi bien optimisée qu'on pourrait l'espérer, laissant souvent les utilisateurs sur leur faim."
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Power BI et Looker se sont tous deux taillé une place unique dans le paysage de la BI. Power BI, profondément intégré à l'écosystème Microsoft, offre une grande convivialité et un vaste réseau de support. Looker, soutenu par Google Cloud, offre une personnalisation poussée et un modèle de tarification flexible qui s'adapte à l'utilisation. En substance, pour ceux qui sont intégrés dans les outils Microsoft et qui recherchent des fonctionnalités intuitives, Power BI pourrait être le meilleur choix. En revanche, les entreprises qui apprécient la personnalisation complexe, l'évolutivité dynamique et une communauté plus personnalisée pourraient se tourner vers Looker.
Le choix entre Looker et Power BI dépend de plusieurs facteurs : votre stack technologique actuel, la nature de vos sources de données, l'évolutivité dont vous avez besoin et la familiarité de votre équipe avec les plateformes. Tenez toujours compte des besoins, des objectifs et du paysage technologique propres à votre organisation. Si vous avez déjà investi dans les services Microsoft, Power BI pourrait offrir une intégration plus aisée. À l'inverse, Looker offre une compatibilité plus large avec les bases de données et pourrait être la solution pour des sources de données diversifiées.
Oui, Looker peut se connecter à des bases de données basées sur le cloud et à des bases de données sur site. Il a été conçu dans un souci de flexibilité pour répondre aux besoins des entreprises disposant d'environnements de données hybrides. Comme toujours, assurez-vous que vous disposez des pilotes et des configurations nécessaires pour une connectivité transparente.
Absolument. Power BI offre une version de bureau gratuite, ce qui la rend attrayante pour les petites entreprises ou les startups dont le budget est serré. Elle offre de solides capacités de visualisation des données et, au fur et à mesure que votre entreprise se développe, vous pouvez passer à des versions plus avancées et payantes de la plateforme.
Looker et Power BI sont tous deux conçus pour traiter de grandes quantités de données, mais leurs performances peuvent varier en fonction de scénarios spécifiques. Looker, qui est basé sur un navigateur et exploite de puissantes bases de données en coulisses, peut traiter des ensembles de données massifs avec finesse. Power BI, quant à lui, s'intègre étroitement à Azure, le service en nuage de Microsoft, qui offre des options d'évolutivité. L'essentiel est de comprendre votre charge de données et vos prévisions de croissance afin de vous assurer que l'outil que vous choisirez pourra évoluer en fonction de vos besoins.
Oui, les deux Looker et Power BI offrent une gamme d'intégrations avec les outils d'analyse les plus courants. Looker dispose de son Action Hub, qui permet l'intégration avec diverses plateformes tierces, tandis que Power BI peut se connecter à une multitude de services, en particulier au sein de l'écosystème Microsoft. Assurez-vous toujours que votre outil ou service spécifique est pris en charge et tenez compte des futures intégrations potentielles lorsque vous faites votre choix.
Après avoir reçu et traité votre demande, nous reviendrons vers vous pour détailler les besoins de votre projet et signer un accord de non-divulgation pour assurer la confidentialité des informations.
Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.
Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.
Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.
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