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Confronto Looker vs Power BI: svelare il miglior strumento di BI

Il mercato globale della intelligenza aziendale (BI), valutato a $27,11 miliardi nel 2022, è su una robusta traiettoria di crescita, che dovrebbe raggiungere $54,27 miliardi entro il 2030. La crescita vertiginosa del settore sottolinea la necessità per le aziende di scegliere la giusta piattaforma di BI tra la pletora di strumenti disponibili per diversi scopi. Secondo Forbes, questi spaziano dalle esigenze operative e di chiarezza sulle scorte al miglioramento dell'esperienza del cliente e all'estrazione di valore dall'IoT:
Confronto_Looker_vs_Power_BI
Tra le numerose opzioni, Looker e Power BI si distinguono come principali contendenti sul mercato delle soluzioni di BI. Secondo ForbesMicrosoft Power BI è riconosciuto come lo strumento migliore per la visualizzazione interattiva dei dati nel 2023, mentre Looker eccelle nell'esplorazione dei dati.

Di fronte a queste due potenze, ci si potrebbe chiedere: "Quale di questi strumenti è adatto alle mie esigenze?". Per rispondere a questa domanda, il nostro Looker vs Power BI-La guida ne analizza le caratteristiche tecniche, fornendo un'analisi comparativa e una serie di approfondimenti da parte di esperti, per aiutare le aziende a fare una scelta consapevole.

Scegliere tra Looker e Power BI: trovare lo strumento di business intelligence ideale

Ogni strumento di BI presente sul mercato è stato progettato con obiettivi fondamentali specifici. Queste basi spesso dettano il modo in cui ogni piattaforma si evolve. Vediamo le basi concettuali di questi due strumenti.

Looker e Power BI sono entrambi strumenti di Business Intelligence (BI). Sono progettati per estrarre informazioni dai dati e trasformarle in dashboard e report visivi. Mentre Looker è orientato all'analisi dei dati in tempo reale e alle integrazioni, Power BI si concentra sullo sfruttamento dell'ecosistema Microsoft per fornire visualizzazioni intuitive.

Looker, nato nell'era delle tecnologie cloud, è orgoglioso della sua flessibilità e adattabilità. È una piattaforma che comprende intrinsecamente il valore di una perfetta integrazione, soprattutto in considerazione della proliferazione di database e strumenti di terze parti.

Microsoft Power BI, denominato leader nel Magic Quadrant™ Gartner® 2023 per le piattaforme di analisi e BI, beneficia di un ricco ecosistema software. Pur ponendo l'accento sulle capacità intuitive di visualizzazione dei dati, la sua stretta integrazione con altri prodotti Microsoft diventa spesso il suo unico punto di forza.

Indice dei contenuti

"Looker, un concorrente relativamente recente nel settore della BI, si rivolge principalmente agli sviluppatori, offrendo una piattaforma robusta e particolarmente armonizzata con l'infrastruttura di Google. Spiccano le sue capacità di trasformazione dei dati e di creazione di visualizzazioni personalizzate. Tuttavia, la sua comunità più ristretta può talvolta significare meno risorse prontamente disponibili. Al contrario, Power BI vanta una vasta comunità che lo rende un serbatoio di conoscenze e strumenti condivisi. Questo strumento di BI maturo è versatile e si rivolge sia agli utenti finali che agli sviluppatori. In sostanza, mentre Looker fornisce strumenti specializzati per il lavoro sui dati profondi e si allinea all'ecosistema di Google, l'attrattiva e le risorse più ampie di Power BI possono essere un'attrattiva significativa per molte aziende".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Looker vs. Power BI: la resa dei conti

In questo confronto, valuteremo Looker e Power BI attraverso aspetti aziendali e tecnologici chiave, che vanno dai modelli di prezzo alla sicurezza dei dati e alla visualizzazione dei dati. Inoltre, incorporeremo le intuizioni del nostro specialista di Big data , fondando la nostra analisi sull'esperienza collettiva di vari esperti, sulle recensioni degli utenti e sul lavoro pratico con entrambi questi strumenti.

Modello di prezzo e scalabilità

Power BI utilizza un modello di prezzi a livelli: ogni livello, da quello base a quello premium, offre diverse funzionalità. In particolare, Power BI offre una versione gratuita ideale per l'apprendimento o per progetti individuali, mentre Looker non ha un'offerta gratuita simile.

Looker adotta un approccio basato sul consumo. Invece di tariffe fisse, calcola i prezzi in base all'utilizzo dei dati e al numero di utenti, assicurando che le aziende paghino solo per ciò che consumano.

Mentre il modello di prezzo a livelli di Power BI fornisce chiare distinzioni, rendendo più facile per le aziende capire cosa stanno ottenendo, il suo "Premium Per User" offre flessibilità ai team più piccoli che hanno bisogno di funzioni avanzate senza spendere troppo. Looker, invece, è interessante per le aziende che non possono prevedere l'impegno mensile nella BI e che preferiscono un modello che si adatta all'uso. 

In genere, Looker fattura circa $5.000 mensili per un gruppo di 10 utenti standard. Tuttavia, offre prezzi personalizzati in base alle esigenze degli utenti. Power BI offre invece un'alternativa più economica. Power BI Pro ha un prezzo di $10/mese per utente per la visualizzazione self-service dei dati, mentre Power BI Premium ha un prezzo di $20/mese per utente o un totale di $4.955/mese senza restrizioni per gli utenti. Tuttavia, la scelta può dipendere dai modelli di scalabilità.

L'integrazione di Power BI con Azure offre un modello di scalabilità con livelli predefiniti. Questi livelli sono progettati per carichi di dati diversi, ma la transizione tra di essi potrebbe non essere istantanea. Potrebbero verificarsi scenari in cui picchi improvvisi nelle esigenze di elaborazione dei dati possono causare colli di bottiglia delle prestazioni se il livello non viene regolato in tempo. Looker, supportato da Google Cloud, utilizza un approccio di ridimensionamento più dinamico. Grazie alla sua infrastruttura cloud sottostante, può fornire rapidamente risorse aggiuntive in risposta all'aumento della domanda. Questo può essere particolarmente vantaggioso quando il carico dei dati è imprevedibile.

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"Per le startup o le piccole imprese con esigenze di BI prevedibili, Power BI Pro o PPU potrebbero essere più convenienti. Tuttavia, le imprese più grandi o quelle con modelli di utilizzo volatili potrebbero trovare vantaggiosa la tariffazione a consumo di Looker nel lungo periodo".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Strategie di distribuzione

Looker è una piattaforma 100% basata sul cloud, che offre i vantaggi della scalabilità istantanea e dell'infrastruttura zero. Con Looker, le aziende non devono preoccuparsi di server fisici o di team tecnici dedicati esclusivamente alla sua manutenzione. Dalle PMI alle grandi imprese, la natura scalabile dell'infrastruttura di Looker consente una crescita senza ostacoli. Inoltre, gli aggiornamenti automatici di Looker consentono alle aziende di disporre sempre delle funzionalità più aggiornate, senza tempi di inattività o interventi manuali significativi.

Sebbene Power BI offra una soluzione basata sul cloud, nota come Power BI Service, è disponibile anche una versione on-premises chiamata Power BI Report Server. In questo modo le aziende hanno la possibilità di scegliere l'opzione di implementazione in base alle proprie esigenze di infrastruttura, sicurezza e scalabilità.

Il servizio Power BI è rapido, si aggiorna automaticamente e si integra bene con altri prodotti Microsoft, offrendo un vantaggio a chi è già inserito nell'ecosistema Microsoft. Tuttavia, la versione on-premises richiede una maggiore manutenzione e può essere soggetta a tempi di inattività durante gli aggiornamenti.

In termini di scalabilità, la versione cloud di Power BI, proprio come Looker, è progettata per scalare senza problemi. Tuttavia, l'implementazione on-premise potrebbe incontrare dei limiti a seconda delle risorse IT dell'organizzazione. Inoltre, mentre Looker si concentra principalmente sul cloud, Power BI offre entrambe le soluzioni, il che potrebbe essere un vantaggio per le organizzazioni che richiedono maggiore flessibilità nella loro strategia di distribuzione.

"Sebbene Looker dimostri innegabili punti di forza nel suo approccio cloud-first, la flessibilità delle opzioni di implementazione di Power BI le conferisce un vantaggio competitivo. Le duplici strategie di implementazione di Power BI possono soddisfare una gamma più ampia di esigenze organizzative, da quelle che preferiscono il cloud a quelle che si affidano ancora a sistemi on-premise".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Integrazione e compatibilità dei dati

Power BI, essendo un figlio di Microsoft, è naturalmente ottimizzato per le tecnologie Microsoft come Azure, Excel e SharePoint. Questo lo rende la scelta ideale per le aziende profondamente radicate nell'infrastruttura Microsoft. Tuttavia, la sua versatilità non finisce qui; Power BI offre anche connettività a una serie di altri servizi, tra cui AWS, Google Cloud Platform, IBM, SAPe altri, per soddisfare diversi ambienti di dati.

Looker, parte del portafoglio Google Cloud, offre un'ampia gamma di connettori. Dai database alle piattaforme SaaS, la flessibilità di Looker è progettata per essere indipendente dai dati, garantendo che diverse fonti di dati, anche quelle meno comuni, possano essere integrate.

"La scelta tra Power BI e Looker richiede una comprensione approfondita dell'attuale architettura dei dati dell'organizzazione e dei piani di scalabilità futuri. Ecco una guida in tre fasi:


  • Valutare il proprio ecosistema: Se si utilizzano prevalentemente strumenti Microsoft e si prevede di continuare a farlo, Power BI fornirà un'esperienza più snella. Se la vostra organizzazione utilizza una miriade di piattaforme o prevede di diversificare il proprio stack tecnologico, Looker offre una compatibilità più ampia.
  • Previsione di scalabilità: Sebbene entrambi gli strumenti siano scalabili, l'ampia gamma di connettori di Looker potrebbe essere vantaggiosa se si intende incorporare fonti di dati più varie in futuro.
  • Valutare i costi nascosti: Le integrazioni possono talvolta richiedere connettori aggiuntivi o strumenti di terze parti, con potenziali spese aggiuntive. Verificate sempre i requisiti completi di integrazione".

 

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

ETL e archiviazione dei dati

Looker opera come un generatore di query SQL, estraendo i dati direttamente dai database associati. Tuttavia, Looker non offre funzionalità di archiviazione intrinseche per i dati recuperati. In termini di ETL, Looker non dispone di un meccanismo dedicato, ma compensa leggermente con la sua modellazione dei dati. Ciò consente di ottenere risultati più raffinati, come la visualizzazione delle transazioni in base a specifici periodi di tempo. Tuttavia, questo approccio comporta l'elaborazione dell'intera tabella di dati.

Inoltre, Looker utilizza un meccanismo di caching, memorizzando temporaneamente i dati recuperati per velocizzare le successive richieste simili. I dati rimangono nella cache per un periodo prestabilito, ad esempio un'ora o un giorno, aumentando la velocità di recupero. Tuttavia, data la mancanza di processi ETL completi e di archiviazione interna dei dati, Looker sembra essere leggermente svantaggiato.

Quando si valutano gli strumenti di BI, la capacità di manipolare e personalizzare i dati è fondamentale. Power Query è una funzione di Power BI che facilita la trasformazione dei dati, consentendo agli utenti di estrarre e presentare i dati nel formato desiderato. Looker, invece, si differenzia per il suo livello di modellazione, LookML. Questo linguaggio consente una profonda personalizzazione e garantisce l'uniformità, rendendolo adatto alle aziende che cercano un'esperienza su misura senza compromessi.

"Mentre Looker enfatizza la manipolazione dei dati attraverso il codice, Power Query offre un'esperienza di trasformazione dei dati più visiva. La scelta dipende dalle risorse disponibili e dalle preferenze: alcuni team propendono per un'interfaccia visiva, mentre altri sono più inclini a lavorare direttamente con il codice".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Processo CI/CD

Looker vanta un'integrazione innata con Git, registrando automaticamente le modifiche al codice in rami separati all'interno del VCS. Dopo la revisione del codice, questi rami vengono uniti e distribuiti. Grazie al rilevamento dei conflitti di fusione di Git, i responsabili dei team possono ottimizzare e unificare le versioni del codice. Inoltre, Looker supporta il versioning, una funzione assente in Power BI. Questo controllo di versione migliora ulteriormente le capacità collaborative di Looker, facendolo salire di una tacca in questa competizione.

Al contrario, il flusso di lavoro di Power BI è diverso. Gli sviluppatori di solito creano i report in Power BI Desktop e poi li pubblicano sul Servizio Power BI. Sebbene la maggior parte delle modifiche richieda l'uso del Desktop, alcune modifiche possono essere effettuate direttamente nel Servizio, anche se con delle limitazioni. Un limite significativo è che Power BI non consente a più persone di lavorare contemporaneamente sullo stesso report. La collaborazione nell'Power BI può quindi rappresentare una sfida. Quando più utenti modificano un report, si corre il rischio di sovrascrivere le modifiche. Per risolvere i conflitti è spesso necessario immergersi nella struttura XML del report per individuare le differenze.

"Avendo lavorato sia con Looker che con Power BI, posso confermare le caratteristiche di collaborazione di Looker, grazie all'integrazione con Git. Semplifica il versioning e il deployment. Power BI, pur essendo forte nella visualizzazione dei dati, a volte può porre delle sfide per la collaborazione del team, soprattutto per quanto riguarda la divisione tra Desktop e Servizi. Per chi è profondamente integrato nel mondo Microsoft, Power BI ha ancora i suoi meriti. Tuttavia, per quanto riguarda il lavoro di squadra e l'efficienza CI/CD, Looker si distingue".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Visualizzazione dei dati

Power BI eccelle per la sua interfaccia centrata sull'utente e progettata per un ampio spettro di utenti, con un meccanismo intuitivo di trascinamento e un'ampia libreria di modelli. Una delle sue caratteristiche principali è lo strumento Q&A, che trasforma rapidamente le domande degli utenti in approfondimenti visivi, rendendolo prezioso per coloro che necessitano di approfondimenti immediati senza avere una profonda conoscenza dei dati. Inoltre, Power BI offre agli utenti la possibilità di utilizzare visualizzazioni personalizzate create dalla comunità o di acquistarne di più specializzate. Questo approccio aperto significa che, pur avendo a disposizione una vasta gamma di scelte, potrebbero verificarsi incongruenze o bug nelle visualizzazioni di terze parti.

Looker, invece, si rivolge a chi ha una conoscenza più approfondita dei dati. Fornisce un controllo granulare sugli elementi di visualizzazione, ideale per gli esperti che desiderano regolazioni dettagliate. Un fattore distintivo di Looker è il supporto per lo sviluppo e la pubblicazione di visualizzazioni personalizzate. I professionisti possono anche creare visualizzazioni ristrette e personalizzate per uso personale, garantendo la specificità senza compromettere l'esperienza del dashboard in generale.

"Quando si visualizza con Looker, è necessario attenersi a determinati standard di layout, mentre la Power BI offre una libertà senza pari in questo campo. Con Power BI, ogni elemento può essere posizionato esattamente dove desiderato, garantendo maggiori possibilità di personalizzazione. Tuttavia, questa ampia personalizzazione ha spesso un prezzo. Un'altra cosa da notare: sebbene sfruttare i contenuti creati dalla comunità in Power BI sia fattibile, è fondamentale affrontarlo con cautela a causa di potenziali incoerenze o bug. Nel complesso, ogni strumento risponde a esigenze e preferenze diverse, ma entrambi sono formidabili nei rispettivi ambiti".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Sicurezza e conformità

Power BI e Looker danno priorità alla sicurezza dei dati attraverso la crittografia in transito e a riposo, l'autenticazione robusta, il controllo degli accessi basato sui ruoli, la governance dei dati, la verifica e le certificazioni di conformità.

Power BI protegge i dati in transito con SSL/TLS e a riposo con crittografia AES-256. L'integrazione di Active Directory Azure migliora la sicurezza e offre criteri di prevenzione della perdita di dati (DLP) per la conformità.

Looker utilizza la crittografia standard per i dati in transito e a riposo. Si distingue per il controllo degli accessi basato su ruoli altamente personalizzabili, la governance centralizzata dei dati, il monitoraggio avanzato e gli avvisi per una sicurezza proattiva.

"Power BI può essere un leader nella sicurezza dei dati per le organizzazioni profondamente integrate nell'ecosistema Microsoft, offrendo Azure l'integrazione con Active Directory e un solido controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC). È adatto alle aziende con esigenze di sicurezza complesse e requisiti di prevenzione della perdita di dati (DLP). Looker, tuttavia, brilla quando la personalizzazione e la flessibilità sono fondamentali. Il suo RBAC a grana fine e la compatibilità multipiattaforma lo rendono una scelta eccellente per le organizzazioni con ambienti di dati diversi. L'attenzione di Looker alla governance centralizzata dei dati e al monitoraggio e agli avvisi avanzati può essere vantaggiosa per mantenere la sicurezza dei dati e affrontare le minacce in modo efficace".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Curva di apprendimento e usabilità

La facilità di adozione può determinare il successo di uno strumento di BI. Power BI, con la sua interfaccia intuitiva, offre una curva di apprendimento leggera, soprattutto per chi ha familiarità con altri prodotti Microsoft. Looker, pur essendo potente, richiede una curva di apprendimento più ripida, soprattutto quando ci si addentra in LookML. 

"Per chi ha familiarità con Excel o SharePoint, immergersi in Power BI è relativamente facile. L'abbondanza di risorse, tutorial e discussioni nei forum rende più facile iniziare il viaggio: basta scaricare la versione desktop e iniziare. D'altra parte, Looker, pur offrendo profondità e granularità, ha un punto di ingresso leggermente più ripido. Prima di immergersi nel mondo del lavoro, è necessario richiedere una demo e navigare in un livello burocratico, in attesa che il team si metta in contatto con loro. Questo periodo di attesa può essere un deterrente per chi è ansioso di iniziare subito".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Comunità e supporto

Power BI, in quanto offerta da Microsoft, vanta un vasto sistema di supporto integrato da una comunità ampia e attiva. Questa vasta rete garantisce agli utenti l'accesso a una grande quantità di tutorial, forum e documentazione ufficiale. Inoltre, i canali di supporto Microsoft dedicati all'Power BI possono essere reattivi e completi. Tuttavia, con una comunità così vasta, trovare risposte specifiche può talvolta essere come cercare un ago in un pagliaio a causa dell'enorme volume di informazioni.

Looker, pur avendo un'impronta più piccola in termini di dimensioni della comunità, offre un gruppo di appassionati molto affiatato che spesso si dedica a discussioni dettagliate. Sebbene le soluzioni disponibili siano meno numerose, il supporto di Looker può essere più personalizzato, data la sua dimensione. Questa intimità significa che gli utenti possono talvolta ottenere più rapidamente consigli o soluzioni dirette e mirate.

"Il vasto ecosistema di Power BI, supportato dall'infrastruttura di supporto di Microsoft, garantisce che sia sempre disponibile una qualche forma di assistenza. Tuttavia, la sfida consiste nel discernere i più rilevanti dalla pletora. Looker, con la sua comunità più concentrata, offre una profondità di coinvolgimento, spesso accompagnata da risposte di supporto rapide e personalizzate. Le organizzazioni devono riflettere sulle loro esigenze: per chi ha bisogno di grandi risorse e di un'ampia gamma di soluzioni, Power BI si distingue. Tuttavia, se la vostra organizzazione apprezza discussioni approfondite e mirate e un'esperienza di assistenza più personalizzata, Looker potrebbe fare al caso vostro".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Esperienza mobile

Nell'era della mobilità, gli strumenti di BI devono adattarsi. Power BI offre un'applicazione mobile straordinaria, che garantisce che i responsabili delle decisioni siano informati anche in movimento. L'interfaccia è intuitiva e i report si adattano perfettamente agli schermi più piccoli. Tuttavia, la creazione di un layout mobile in Power BI richiede ulteriori passaggi. Looker, invece, facilita questo processo. Sebbene la sua applicazione mobile non sia adeguatamente ottimizzata, Looker converte facilmente il layout desktop in mobile attraverso le sue regole di sviluppo.

"Avendo lavorato a lungo con entrambe le piattaforme, ho sentito il contrasto. L'applicazione mobile di Power BI è indubbiamente una svolta, ma la creazione di un layout mobile perfetto a volte può essere un ulteriore livello di lavoro. Looker, pur semplificando la transizione da desktop a mobile con le sue linee guida di sviluppo, non è all'altezza della sua applicazione mobile. Non è così ben ottimizzata come si potrebbe sperare, e spesso lascia gli utenti a desiderare di più".

Filippo Tihonovich

Responsabile Big Data di Innowise

Conclusione: i punti di forza distintivi di Power BI e Looker

Sia Power BI che Looker si sono ritagliati spazi unici nel panorama della BI. Power BI, profondamente integrato nell'ecosistema Microsoft, offre facilità d'uso e una vasta rete di supporto. Looker, sostenuto da Google Cloud, offre un'ampia personalizzazione e un modello di prezzo flessibile che varia in base all'utilizzo. In sostanza, per chi è integrato negli strumenti Microsoft e cerca funzionalità intuitive, Power BI potrebbe essere la scelta migliore. Nel frattempo, le aziende che apprezzano la personalizzazione complessa, la scalabilità dinamica e una comunità più personalizzata potrebbero gravitare su Looker.

FAQ

La scelta tra Looker e Power BI dipende da diversi fattori: lo stack tecnologico attuale, la natura delle fonti di dati, la scalabilità richiesta e la familiarità del team con le piattaforme. Considerate sempre le esigenze, gli obiettivi e il panorama tecnologico della vostra organizzazione. Se avete già investito nei servizi Microsoft, Power BI potrebbe offrire un'integrazione più agevole. Al contrario, Looker offre una compatibilità più ampia con i database e potrebbe essere la soluzione ideale per le fonti di dati diversificate.

Sì, Looker può connettersi sia ai database basati su cloud che a quelli on-premise. È stato progettato con la massima flessibilità per soddisfare le aziende con ambienti di dati ibridi. Come sempre, assicuratevi di aver impostato i driver e le configurazioni necessarie per una connettività perfetta.

Assolutamente sì. Power BI offre una versione desktop gratuita, che risulta interessante per le piccole imprese o le startup con un budget limitato. Offre solide funzionalità di visualizzazione dei dati e, con la crescita dell'azienda, è possibile passare a versioni più avanzate e a pagamento della piattaforma.

Sia Looker che Power BI sono progettati per gestire grandi quantità di dati, ma le loro prestazioni possono variare in base a scenari specifici. Looker, essendo basato su browser e sfruttando potenti database dietro le quinte, è in grado di gestire con precisione enormi insiemi di dati. Power BI, invece, si integra strettamente con Azure, il servizio cloud di Microsoft, che offre opzioni di scalabilità. La chiave è capire il carico di dati e le proiezioni di crescita per assicurarsi che lo strumento scelto sia in grado di scalare in sincronia con le proprie esigenze.

Sì, entrambi Looker e Power BI offrono una serie di integrazioni con i più diffusi strumenti di analisi. Looker ha il suo Action Hub, che consente l'integrazione con varie piattaforme di terze parti, mentre Power BI può connettersi con una moltitudine di servizi, soprattutto all'interno dell'ecosistema Microsoft. Assicuratevi sempre che lo strumento o il servizio specifico sia supportato e considerate le potenziali integrazioni future al momento della scelta.

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