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Confronto tra Looker e Power BI: svelare il miglior strumento di BI

12 agosto 2025 20 minuti di lettura
Riassumere l'articolo con AI

Veniamo al dunque: Power BI è spesso la scelta più semplice se si vive già nell'ecosistema Microsoft. È veloce, visuale e familiare. LookerIl software di Git, invece, è costruito per qualcosa di più profondo, per i team che prediligono la modellazione dei dati, i flussi di lavoro basati su Git e l'architettura pulita su scala. Ho lavorato a lungo con entrambi e posso dire che non sono intercambiabili. Sono stati costruiti con priorità diverse.

Quindi no, non si tratta di un'altra classifica "qual è il migliore?", ma piuttosto: Quale strumento si adatta al modo in cui funziona la vostra azienda e al modo in cui volete che cresca?

È a questo che vi aiuterò a rispondere.

In questa guida vi illustrerò i compromessi realistici, dai prezzi all'integrazione, dai flussi di lavoro CI/CD ai punti dolenti della scalabilità, il tutto basato sul lavoro pratico con clienti reali. Se state valutando seriamente Looker vs Power BIVi mostrerò dove ogni strumento brilla, dove non è all'altezza e come scegliere il migliore per la vostra configurazione.

Looker vs Power BI: qual è lo strumento di business intelligence ideale?

Non esiste un vincitore universale. In parole povere, il miglior strumento di BI dipende da ciò che la vostra azienda apprezza di più: velocità, controllo, costi o collaborazione. Power BI funziona benissimo per i team che necessitano di dashboard rapidi e che operano all'interno dell'ecosistema Microsoft. Looker, invece, offre un grande valore quando le pipeline di dati sono complesse e la coerenza tra i vari reparti è indispensabile.
Se avete poco tempo a disposizione (o se volete presentarlo al vostro team esecutivo), ecco una rapida tabella che riassume le differenze principali:

Angolo strategicoPower BILooker
Tecnologia DNACostruito sull'ecosistema Microsoft; meglio se utilizzato con Azure, Excel, ecc.Cloud-nativo e allineato a Google; progettato per le moderne infrastrutture di dati
Pubblico primarioUtenti aziendali, analisti e team tecnici ibridiIngegneri dei dati e team di sviluppo a proprio agio con i flussi di lavoro SQL + Git
Mentalità di integrazioneStretta integrazione con lo stack MicrosoftÈ un sistema di gestione dei dati, flessibile tra le piattaforme cloud e i database.
Adozione e formazioneBassa barriera all'ingresso; intuitivo per i team esperti in ExcelLa curva di apprendimento più elevata favorisce i team che dispongono di talenti interni nel campo dei dati.
Comunità e risorseAmpia base di utenti, forum ricchi di informazioni, numerose informazioni su come fare.Più piccolo ma specializzato; più supporto diretto, meno contenuti in crowdsourcing

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Confronto approfondito Looker vs Power BI

Prima di scegliere uno strumento di BI, è necessario sapere come si comportano effettivamente sotto il cofano. Vediamo le principali differenze.

Power BI vs Looker: strategie di distribuzione

Power BI supporta sia il cloud che le implementazioni on-premise, un vantaggio importante per le organizzazioni con sistemi legacy, regole di conformità rigorose o ambienti IT ibridi. Il sistema basato sul cloud Servizio Power BI è rapido da avviare e si integra perfettamente con Microsoft 365, mentre Power BI Server di report offre un'opzione on-premise, ma attenzione, comporta una maggiore manutenzione manuale e aggiornamenti più lenti.

Lookerè invece costruito per il cloud da zero. Non offre una versione tradizionale on-premise come Power BI, ma supporta le implementazioni ospitate dai clienti in ambienti cloud. Il prezzo da pagare? Una configurazione più snella, aggiornamenti automatici e una scalabilità nativa che cresce con l'azienda.

Opzioni di distribuzione power BI vs. Looker
  • Scegliere Power BI se si opera in un settore regolamentato (come quello finanziario o governativo) o se si è legati a un'infrastruttura on-premise. Scegli Looker se volete una soluzione completamente cloud-native, veloce da implementare e facile da scalare.

Power BI vs Looker: integrazione e compatibilità dei dati

Power BI è una soluzione naturale per le aziende che hanno già investito nell'ecosistema Microsoft. Si collega facilmente a Excel, Azure, Dynamics 365, e SharePointcreando un'esperienza end-to-end senza problemi. Ma non è vincolato a Microsoft; i connettori sono disponibili per AWS, Google Cloud, Salesforce, SAPe altro ancora. Si noti che alcune integrazioni possono richiedere una configurazione aggiuntiva o strumenti di terze parti per essere sfruttate al meglio.

Looker è cloud-agnostic e costruito tenendo conto dei moderni stack di dati. Si collega in modo nativo ai principali magazzini cloud come BigQuery, Snowflake e Redshift, nonché a un'ampia gamma di piattaforme SaaS e API personalizzate. A differenza di Power BI, Looker non estrae né archivia i dati, ma esegue query SQL in tempo reale direttamente sul data warehouse, fornendo così approfondimenti in tempo reale senza duplicare o spostare i dati.

  • Scegliere Power BI se il vostro stack tecnologico ruota attorno a strumenti e servizi Microsoft. Scegli Looker se si lavora su più cloud, magazzini e sistemi basati su SQL.

Power BI vs Looker: ETL e archiviazione dei dati

Power BI include Power Query, un potente strumento di ETL visivo. È possibile pulire, rimodellare e unire i dati utilizzando un'interfaccia utente intuitiva anche per gli utenti non tecnici. È un motivo importante per cui Power BI è così popolare nei team aziendali.

Looker non esegue l'ETL in modo nativo, ma si aspetta che i dati siano già presenti nel magazzino. Il suo compito è quello di eseguire trasformazioni e modellazioni "in tempo di query" su quei dati. Preleva i dati da sorgenti vive utilizzando SQL, memorizza i risultati nella cache e consente di definire le trasformazioni utilizzando LookML, il suo linguaggio di modellazione personalizzato. È preciso e riutilizzabile, ma ha una curva di apprendimento più ripida.

Nota: Sebbene l'Power BI possa interrogare i dati in tempo reale utilizzando DirectQuery, la maggior parte delle sue caratteristiche principali (come i dashboard veloci e la ricca modellazione) presuppongono che i dati siano importati in memoria. DirectQuery esiste, ma i compromessi sulle prestazioni e le limitazioni delle funzioni spesso spingono i team verso la modalità in-memory per tutto ciò che va oltre il reporting di base.

  • Vai con Power BI se si desidera un'esperienza ETL drag-and-drop. È ideale per gli utenti aziendali che hanno bisogno di pulire, modellare e visualizzare i dati in modo rapido, senza avere conoscenze tecniche approfondite. Scegli Looker se state costruendo modelli di dati centralizzati e governati che supportano decine di report tra i vari team. Offre controllo delle versioni, riutilizzabilità e logica coerente in tutti i settori.

Power BI vs Looker: Processo CI/CD

Looker supporta un vero e proprio CI/CD attraverso Git. È possibile controllare la versione dei modelli, creare rami, revisionare e distribuire, proprio come un software. Per i team di BI che trattano i dashboard come codice, si tratta di una svolta epocale.

Tradizionalmente, Power BI si basava su file .pbix modificati da uno sviluppatore alla volta. Nessun controllo di versione, nessuna ramificazione e molti passaggi manuali. Ma le cose stanno cambiando.

Con il nuovo Progetti Power BI (.pbip) e l'integrazione DevOps Azure, Microsoft ha introdotto una moderna opzione CI/CD. Consente il controllo delle versioni, la collaborazione tra i team e le distribuzioni automatiche, ma richiede una configurazione aggiuntiva e una certa familiarità con DevOps.

Power BI vs Looker: Processo CI/CD
  • Scegli Looker se si desidera un esperienza Git-nativa senza soluzione di continuità e il controllo di versione integrato. È semplice, elegante e progettato per lo sviluppo collaborativo della BI fin dall'inizio. Scegliere Power BI se il vostro team ha investito in Azure DevOps e siete pronti a creare una pipeline CI/CD. Non è più indietro, solo più pratico.

Power BI vs Looker: visualizzazione dei dati

Power BI è il re dei cruscotti drag-and-drop. Le sue visualizzazioni sono intuitive, personalizzabili e accessibili anche ai non analisti. Grazie al supporto per le query in linguaggio naturale e a un mercato aperto per le visualizzazioni personalizzate, è molto facile da usare. Tuttavia, è possibile che si verifichino dei bug con i grafici di terze parti.

Looker vi dà il pieno controllo, ma si aspetta di più da voi. Le immagini sono personalizzabili, ma spesso sono costruite con il codice. Questo offre precisione, il che è ottimo per sviluppatori e ingegneri dei dati, ma la curva di apprendimento è più ripida.

Looker vs Power BI nome della visualizzazione dei dati: power-bi-looker-reports
  • Power BI vince per velocità e lucidità. Looker vince per controllo e riutilizzabilità. Scegliete in base a chi costruisce e gestisce i vostri dashboard.

Power BI vs Looker: sicurezza e conformità

Entrambi gli strumenti offrono una sicurezza di livello aziendale. Power BI si basa su Azure AD, offre un controllo degli accessi basato sui ruoli grazie a funzioni quali Sicurezza a livello di riga e a livello di oggettoe supporta i criteri DLP. È una soluzione naturale per i modelli di sicurezza nativi di Microsoft.

Looker adotta un approccio leggermente più granulare. L'accesso basato sui ruoli è più personalizzabile e comprende governance centralizzata, avvisi, auditing dettagliato e regole di sicurezza dinamiche definite direttamente nel codice LookML. È particolarmente efficace negli ambienti multi-team in cui l'accesso ai dati deve essere regolato con precisione tra i vari domini.

Power BI vs Looker: confronto tra sicurezza e conformità
  • Scegliere Power BI se il vostro modello di sicurezza è basato su Azure e strumenti Microsoft. Si adatta perfettamente alle politiche aziendali e ai flussi di lavoro di governance. Scegli Looker se avete bisogno di un accesso granulare ai dati tra i team o le regioni. Il controllo centralizzato facilita la gestione delle autorizzazioni su scala.

Power BI vs Looker: personalizzazione

Power BI offre libertà sul frontend. È possibile trascinare, rilasciare, ridimensionare, appuntare e tematizzare. Gli utenti hanno il controllo creativo. Volete creare un cruscotto esecutivo in 15 minuti? Probabilmente sì. C'è anche una galleria della comunità per le immagini personalizzate.

Ma questa apertura comporta dei compromessi: non ci sono standard visivi imposti, il che significa che i dashboard possono diventare rapidamente incoerenti, a meno di non bloccare le cose internamente.

Looker adotta l'approccio opposto. È più rigido per impostazione predefinita, ma profondamente personalizzabile attraverso il codice. Se volete grafici perfetti al pixel costruiti esattamente secondo le specifiche e componenti riutilizzabili da un team all'altro, Looker ve lo permette. Ma dovrete scriverli, non cliccarli.

  • Personalmente, preferisco l'Power BI per la prototipazione rapida e la creazione di rapporti ad hoc. È come una lavagna con i pulsanti. Ma quando i clienti avevano bisogno di dashboard da scalare su 20 reparti senza caos visivo, il rigido controllo di Looker è diventato una benedizione.

I vostri dashboard devono parlare la stessa lingua in tutti i team: noi lo faremo.

Unificare le metriche

Power BI vs Looker: curva di apprendimento e usabilità

La curva di apprendimento dipende interamente da chi utilizza lo strumento e da cosa sta cercando di fare.

Per i costruttori (analisti, sviluppatori o data engineer), l'Power BI è più facile da usare. L'interfaccia simile a quella di Excel e il design visivo drag-and-drop rendono la connessione dei dati e la creazione di dashboard un'esperienza rapida. È possibile passare dai dati grezzi ai report in poche ore. Tuttavia, la padronanza di DAX per una logica più avanzata richiede tempo e spesso introduce una seconda curva di apprendimento.

Looker, invece, chiede di più in anticipo. I costruttori devono imparare LookML, il controllo di versione tramite Git e i corretti principi di modellazione. Non è difficile una volta che si è preso il ritmo. Ma non è qualcosa che la maggior parte degli analisti può semplicemente "imparare". È pensato per i team con un'ossatura tecnica.

Per gli utenti aziendali (gli "esploratori"), la storia si capovolge. Una volta che il modello di Looker è pronto, offre un'esperienza più sicura e guidata. Le metriche sono predefinite, la logica è bloccata e gli utenti possono esplorare con fiducia senza rompere nulla. In Power BI, gli utenti aziendali possono ancora esplorare i dati, ma se escono dal percorso guidato, possono facilmente introdurre incongruenze senza rendersene conto.

  • Quindi, in breve: Power BI abbassa la barriera d'ingresso. Looker la alza, ma con una migliore protezione una volta entrati.

"Il modo in cui il team apprende uno strumento di BI è importante, ma ancora di più è importante il modo in cui l'azienda mantiene la fiducia nei dati nel tempo. Power BI spesso si distribuisce tra i vari reparti, il che può portare a una logica incoerente. Looker, per sua stessa concezione, centralizza questa responsabilità, che si traduce in chiarezza a lungo termine".

Dmitry Nazarevich

CTO

  • Per una BI self-service e una rapida adozione? Power BI. Per dati governati e coerenza a lungo termine? Looker.

Power BI vs Looker: comunità e supporto

Power BI ha una delle più grandi comunità nel mondo della BI. Tra forum, tutorial su YouTube e MVP, il supporto è ovunque. Ma trovare la risposta giusta in mezzo al rumore può richiedere tempo.

Looker ha una comunità più piccola ma più unita. È più incentrata sugli sviluppatori e spesso offre discussioni di qualità superiore. Tuttavia, si possono incontrare ostacoli senza il supporto di un fornitore dedicato.

  • Se volete un'ampia gamma di prodotti, scegliete l'Power BI. Se si apprezzano profondità e specificità, Looker è in vantaggio.

Power BI vs Looker: esperienza mobile

Power BI L'applicazione mobile è un punto di forza. È reattiva, sicura e supporta la personalizzazione del layout per i piccoli schermi. Preparatevi a dedicare del tempo alla personalizzazione dei dashboard per i dispositivi mobili, perché non sempre si adattano automaticamente.

Looker ha un approccio più leggero. Adatta i dashboard utilizzando regole di layout, ma non dispone di un'applicazione nativa completa. È funzionale, ma meno coinvolgente su mobile, soprattutto per i dirigenti che si aspettano esperienze raffinate e touch-first.

Confronto tra Power BI e l'applicazione mobile Looker
  • Scegliere Power BI se l'accesso mobile è una priorità per i vostri stakeholder - offre un'esperienza di app più raffinata e personalizzabile. Scegliete Looker se la telefonia mobile non è un fattore critico e vi accontentate di una visualizzazione semplificata e di sola lettura in movimento.

Power BI vs Looker: modello di prezzo e scalabilità

Power BI è più facile da prevedere, soprattutto all'inizio. Offre una versione gratuita e il piano Pro di base a $14/mese per utente è sufficiente per la maggior parte dei team che iniziano a lavorare. Il piano Premium ($24/mese) offre maggiori prestazioni e funzionalità di condivisione. È ottimo se si vuole scalare all'interno di Microsoft 365.

I prezzi di Looker sono personalizzati e tende a essere più alto. Combina un canone di base per la piattaforma con tipi di licenza (sviluppatori o visualizzatori) e costi basati sull'uso in base al volume delle query o delle chiamate API. Le configurazioni enterprise partono in genere da $3.000-$5.000 al mese e scalano in base alle esigenze. Questo modello può essere più efficiente in termini di costi se l'utilizzo della BI è intenso e complesso.

  • Scegliere Power BI se volete prezzi prevedibili e di livello base e una stretta integrazione con Microsoft 365. Scegli Looker se avete bisogno di un modello scalabile e basato sull'uso, progettato per ambienti BI complessi e ad alta domanda.

Non permettete che i dati disordinati blocchino le decisioni. Noi li centralizziamo per voi.

Collegare le fonti

Per concludere: i punti di forza distintivi di Power BI e Looker

Se siete arrivati fin qui, potreste essere giunti alla mia stessa conclusione: Power BI e Looker non competono sullo stesso campo di gioco. Sono costruiti per team, priorità e infrastrutture diverse.

Power BI è l'ideale se avete bisogno di risultati rapidi, di un'ampia adozione e di una configurazione minima. Si tratta di uno strumento maturo, con una vasta comunità e una curva di apprendimento ridotta, il che è ottimo per gli utenti aziendali e i team che già conoscono a fondo lo stack Microsoft. Ho visto aziende lanciare decine di dashboard in pochi giorni, con un coinvolgimento minimo dell'IT. Questo tipo di velocità è importante.

Vantaggi dell'8 core Power BI

Lookerè invece costruito per la profondità. È ideale per gli ambienti in cui la governance dei dati, la coerenza dei modelli e la complessità delle fonti sono fondamentali. Se avete un team di dati centralizzato o avete bisogno di un controllo rigoroso sulle modalità di definizione e riutilizzo delle metriche, Looker vi offre questa architettura e la flessibilità necessaria per crescere senza dover ridipingere ogni dashboard ogni volta che lo schema cambia.

7 vantaggi principali di Looker

Quindi, quale scegliere? Dipende da dove siete e da dove state andando. Se avete appena iniziato o state costruendo una BI interna per i team di vendita e operativi, Power BI è spesso la soluzione più rapida. Ma se state gestendo flussi di dati complessi, supportando più unità aziendali o pensando a lungo termine a un'analisi governata e scalabile, Looker vale lo sforzo iniziale.

E se non siete ancora sicuri o state già pianificando una trasformazione della BI, possiamo aiutarvi. Noi di Innowise aiutiamo le aziende a scegliere, implementare e far evolvere le giuste soluzioni di BI basandosi sulle loro sfide reali, non solo sulle schede tecniche del software.

FAQ

Come posso decidere tra Google Looker e Power BI per la mia azienda?

Iniziate valutando il vostro attuale stack tecnologico e il modo in cui i vostri team utilizzano i dati. Se si utilizza già Microsoft (Excel, Azure, Teams), l'Power BI sembrerà un'estensione della configurazione esistente. Ma se i vostri dati vivono su più piattaforme, magazzini o cloud, Looker vi offre la flessibilità di modellarli e gestirli tutti in un unico posto. La scelta dipende da quanto è centralizzata la governance dei dati e da chi guida le attività di BI, se gli utenti aziendali o un team dedicato ai dati.

Sì, ma c'è un problema. Looker è cloud-native, ma può assolutamente connettersi a database on-premise come PostgreSQL, MySQL o Oracle. Il segreto è configurare un accesso sicuro tramite i driver JDBC e gestire la connessione in modo intelligente. Se la vostra configurazione è ibrida o in transizione verso il cloud, Looker la gestisce bene. Preparatevi solo a un po' di configurazione in più rispetto a uno stack completamente cloud-native.

Dipende dalla vostra definizione di "migliore". Looker non memorizza i dati, ma li interroga in tempo reale dal vostro magazzino, quindi le sue prestazioni dipendono dall'ottimizzazione del vostro backend. Ma se abbinato a strumenti come BigQuery o Snowflake, gestisce magnificamente insiemi di dati complessi e di grandi dimensioni. L'Power BI carica i dati in memoria, il che può essere velocissimo per i set di dati curati, ma potrebbe cedere sotto pressione se si tratta di elaborare miliardi di righe. In conclusione? Looker scala meglio con il volume grezzo, mentre Power BI è più veloce con i set di dati raffinati.

Per gli insiemi di dati massicci e in continua crescita, Looker è generalmente in vantaggio. È costruito per eseguire query direttamente da magazzini ad alte prestazioni e non richiede la duplicazione dei dati per l'analisi. Anche Power BI può scalare, soprattutto se supportato da Azure, ma è probabile che la crescita richieda la pianificazione della capacità, la messa a punto delle prestazioni e, talvolta, soluzioni architetturali. Se la scalabilità non è negoziabile e i dati sono nel cloud, Looker vince solo per l'architettura.

Entrambi gli strumenti offrono solide opzioni di integrazione, ma in modi diversi. Power BI si collega bene all'universo Microsoft e supporta servizi come Azure ML, Excel e Power Automate. Looker, invece, ha un Action Hub e un approccio API-first, che lo rendono più facile da collegare a strumenti come Slack, Segment o persino ad applicazioni personalizzate. La domanda migliore è quindi: quale ecosistema intendete costruire?

Kiryl Drabysheuski

Guida dei consulenti ERP

Con oltre 18 anni di esperienza nella consulenza IT e ERP, Kiryl Drabysheuski aiuta le organizzazioni a districarsi tra sistemi complessi, a modernizzare i flussi di lavoro legacy e a eliminare le inefficienze manuali. In qualità di Lead ERP Consultant presso Innowise, combina la profondità tecnica con l'intuizione strategica per fornire soluzioni che aumentano la produttività, garantiscono la conformità e alimentano la crescita. In particolare per i clienti dei settori manifatturiero, farmaceutico, oil & gas e dei servizi digitali.

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