Zostaw swoje dane kontaktowe, a my wyślemy Ci nasz przegląd e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

O nas
Usługi
Technologie
Branże
Portfolio
Wynajem
Skontaktuj się z nami
PL
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2500+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
Jak pracujemy Społeczna odpowiedzialność biznesu Studio projektowe Studio XR Partnerstwo Kariera Blog
Usługi tworzenia oprogramowania w pełnym cyklu
Konsultacje i doradztwo IT Tworzenie stron internetowych Tworzenie aplikacji mobilnych Rozwój oprogramowania wbudowanego Tworzenie oprogramowania na zamówienie Tworzenie MVP Tworzenie rozwiązań chmurowych Rozwój ERP Wsparcie mainframe Modernizacja starszych systemów
Projektowanie UX/UI Projektowanie 3D Testowanie oprogramowania i kontrola jakości Testowanie bezpieczeństwa Administracja bazami danych DevOps DevSecOps Sieć Rozszerzenie zespołu IT Zespół na wyłączność
Wdrażanie zaawansowanych technologii
Big Data Zarządzanie danymi Analiza danych Inżynieria danych Wizualizacja danych Analityka biznesowa Uczenie maszynowe (ML) Sztuczna inteligencja Danologia Zrównoważony rozwój i ESG
 
Transformacja cyfrowa Automatyzacja procesów biznesowych Zrobotyzowana automatyzacja procesów Cyberbezpieczeństwo Internet Rzeczy Blockchain NFT Metawersum AR& VR
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Urządzenia mobilne
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin Mendix
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Finanse Bankowość Trading Ubezpieczenia Handel elektroniczny Handel detaliczny
Opieka zdrowotna Farmacja Edukacja Telekomunikacja Media i rozrywka
Przedsiębiorstwa Przemysł Przemysł samochodowy Logistyka Transport Marketing Reklama
Administracja Energetyka i gospodarka komunalna Ropa i gaz Budownictwo Nieruchomości Rolnictwo Turystyka
Case studies
Bankowość Finanse Opieka zdrowotna Farmaceutyka
Handel elektroniczny Handel detaliczny Przemysł Przedsiębiorstwa
Nasze platformy
System śledzenia kandydatów (ATS) systemem HRM System zarządzania nauczaniem (ang. LMS - Learning Management System) System rezerwacji przestrzeni roboczej
Zatrudnij dedykowanych programistów
Rozszerzenie zespołu IT Dedykowane zespoły Programiści offshore
Zatrudnij programistów webowych
Angular React.js Vue.js JavaScript Svelte Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang COBOL
Zatrudnij programistów mobilnych
iOS Android Kotlin React Native Swift
Zatrudnij innych inżynierów
AI Cloud AWS Azure DevOps QA
Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
O nas
Usługi
Technologie
Branże
Portfolio
Wynajem
Skontaktuj się z nami
pl Polski

Wybierz język

O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 2500+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
Otrzymaj prezentację
Przegląd Jak pracujemy Społeczna odpowiedzialność biznesu Studio projektowe Studio XR Partnerstwo Kariera Blog
Usługi
Wszystkie usługi
Usługi tworzenia oprogramowania w pełnym cyklu
Konsultacje i doradztwo IT Tworzenie stron internetowych Tworzenie aplikacji mobilnych Rozwój oprogramowania wbudowanego Tworzenie oprogramowania na zamówienie Tworzenie MVP Tworzenie rozwiązań chmurowych Rozwój ERP Wsparcie mainframe Modernizacja starszych systemów
Projektowanie UX/UI Projektowanie 3D Testowanie oprogramowania i kontrola jakości Testowanie bezpieczeństwa Administracja bazami danych DevOps DevSecOps Sieć Rozszerzenie zespołu IT Zespół na wyłączność
Wdrażanie zaawansowanych technologii
Big Data Zarządzanie danymi Analiza danych Inżynieria danych Wizualizacja danych Analityka biznesowa Uczenie maszynowe (ML) Sztuczna inteligencja Danologia Zrównoważony rozwój i ESG
Transformacja cyfrowa Automatyzacja procesów biznesowych Zrobotyzowana automatyzacja procesów Cyberbezpieczeństwo Internet Rzeczy Blockchain NFT Metawersum
AR &VR
Technologie
Wszystkie technologie
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Urządzenia mobilne
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Mendix Swift
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Branże
Wszystkie branże
Finanse Bankowość Trading Ubezpieczenia Handel elektroniczny Handel detaliczny
Opieka zdrowotna Farmacja Edukacja Telekomunikacja Media i rozrywka
Przedsiębiorstwa Przemysł Przemysł samochodowy Logistyka Transport Marketing Reklama
Administracja Energetyka i gospodarka komunalna Ropa i gaz Budownictwo Nieruchomości Rolnictwo Turystyka
Portfolio
Case studies
Bankowość Finanse Opieka zdrowotna Farmaceutyka
Handel elektroniczny Handel detaliczny Przemysł Przedsiębiorstwa
Nasze platformy
System śledzenia kandydatów (ATS) systemem HRM System zarządzania nauczaniem (ang. LMS - Learning Management System) System rezerwacji przestrzeni roboczej
Wynajem
Zatrudnij dedykowanych programistów
Rozszerzenie zespołu IT Dedykowane zespoły Programiści offshore
Zatrudnij programistów webowych
Angular React.js Vue.js JavaScript Svelte Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang COBOL
Zatrudnij programistów mobilnych
iOS Android Kotlin React Native Swift
Zatrudnij innych inżynierów
AI Cloud AWS Azure DevOps QA Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Potęga mapowania danych w opiece zdrowotnej: korzyści, przypadki użycia i przyszłe trendy. W miarę jak branża opieki zdrowotnej i wspierające ją technologie szybko się rozwijają, generowana jest ogromna ilość danych i informacji. Statystyki pokazują, że około 30% światowego wolumenu danych przypisuje się branży opieki zdrowotnej, z przewidywaną stopą wzrostu wynoszącą prawie 36% do 2025 roku. Wskazuje to, że tempo wzrostu jest znacznie wyższe niż w innych branżach, takich jak produkcja, usługi finansowe oraz media i rozrywka.
Główny
O nas
Blog

Porównanie Looker vs Power BI: odkrycie najlepszego narzędzia BI

12 sierpnia 2025 r. 20 min czytania
Podsumuj artykuł za pomocą AI

Przejdźmy do sedna: Power BI jest często najłatwiejszym wyborem, jeśli już żyjesz w ekosystemie Microsoft. Jest szybki, wizualny i znajomy. LookerZ drugiej strony, jest zbudowany dla czegoś głębszego, dla zespołów, które preferują modelowanie danych, przepływy pracy oparte na Git i czystą architekturę na dużą skalę. Pracowałem intensywnie z obydwoma i mogę powiedzieć, że nie są one wymienne. Zostały zbudowane z myślą o różnych priorytetach.

Więc nie, to nie jest kolejne zestawienie "co jest lepsze?", ale raczej: Które narzędzie pasuje do sposobu, w jaki działa Twoja firma i sposobu, w jaki chcesz ją rozwijać?

Pomogę ci odpowiedzieć na to pytanie.

W tym przewodniku przeprowadzę Cię przez realistyczne kompromisy, od cen i integracji po przepływy pracy CI / CD i skalowanie punktów bólu - wszystko w oparciu o praktyczną pracę z prawdziwymi klientami. Jeśli poważnie zastanawiasz się nad Looker vs Power BIPokażę ci, gdzie każde narzędzie się sprawdza, a gdzie nie, i jak dokonać najlepszego wyboru dla swojej konfiguracji.

Looker vs Power BI: Które narzędzie do analityki biznesowej jest idealne?

Nie ma uniwersalnego zwycięzcy. Mówiąc prościej, najlepsze narzędzie BI zależy od tego, co Twoja firma ceni najbardziej: szybkość, kontrolę, koszty lub współpracę. Power BI doskonale sprawdza się w zespołach, które wymagają szybkich pulpitów nawigacyjnych i działają w ekosystemie Microsoft. Z drugiej strony Looker zapewnia poważną wartość, gdy potoki danych są złożone, a spójność między działami jest koniecznością.
Jeśli masz mało czasu (lub prezentujesz to swojemu zespołowi wykonawczemu), oto krótka tabela podsumowująca kluczowe różnice:

Kąt strategicznyPower BILooker
Technologia DNAZbudowany na ekosystemie Microsoft; najlepszy w połączeniu z Azure, Excel itp.Cloud natywny i dostosowany do Google; zaprojektowany dla nowoczesnej infrastruktury danych
Główni odbiorcyUżytkownicy biznesowi, analitycy i hybrydowe zespoły techniczneInżynierowie danych i zespoły programistów czują się komfortowo z przepływami pracy SQL + Git
Nastawienie na integracjęŚcisła integracja w ramach stosu MicrosoftNiezależność od danych; elastyczność w zakresie platform chmurowych i baz danych
Adopcja i szkoleniaNiska bariera wejścia; intuicyjny dla zespołów znających ExcelWyższa krzywa uczenia się faworyzuje zespoły z wewnętrznym talentem do danych
Społeczność i zasobyDuża baza użytkowników, bogate fora, mnóstwo poradnikówMniejszy, ale wyspecjalizowany; bardziej bezpośrednie wsparcie, mniej treści pochodzących z crowdsourcingu

Przestań tracić godziny na ręczne tworzenie raportów - wszystko zautomatyzujemy.

Automatyzacja raportowania

Zobacz, jakie powiązane usługi oferujemy

Dogłębne porównanie Looker vs Power BI

Zanim wybierzesz narzędzie BI, musisz wiedzieć, jak faktycznie zachowują się one pod maską. Przeanalizujmy podstawowe różnice.

Power BI vs Looker: strategie wdrażania

Power BI obsługuje zarówno wdrożenia w chmurze, jak i lokalne, co jest dużym plusem dla organizacji ze starszymi systemami, ścisłymi zasadami zgodności lub hybrydowymi środowiskami IT. Oparte na chmurze Serwis Power BI jest szybka do uruchomienia i płynnie integruje się z Microsoft 365, podczas gdy Serwer raportów Power BI Zapewnia opcję on-prem, ale uwaga, wiąże się z bardziej ręczną obsługą i wolniejszymi aktualizacjami.

LookerZ drugiej strony, jest on zbudowany od podstaw z myślą o chmurze. Nie oferuje tradycyjnej wersji lokalnej, takiej jak Power BI, ale obsługuje wdrożenia hostowane przez klienta w środowiskach chmurowych. Kompromis? Prostsza konfiguracja, automatyczne aktualizacje i natywna skalowalność, która rośnie wraz z rozwojem firmy.

Opcje wdrożenia Power BI vs. Looker
  • Wybierz Power BI jeśli działasz w branży podlegającej regulacjom (np. finansowej lub rządowej) lub jesteś przywiązany do infrastruktury lokalnej. Wybierz Looker jeśli potrzebujesz rozwiązania w pełni natywnego dla chmury, które można szybko wdrożyć i łatwo skalować.

Power BI vs Looker: integracja danych i kompatybilność

Power BI jest naturalnym rozwiązaniem dla firm, które już zainwestowały w ekosystem Microsoft. Bez wysiłku łączy się z programem Excel, Azure, Dynamics 365 i SharePointtworząc płynne, kompleksowe środowisko. Ale nie jest to ograniczone do Microsoft; konektory są dostępne dla AWS, Google Cloud, Salesforce, SAPi nie tylko. Należy pamiętać, że niektóre integracje mogą wymagać dodatkowej konfiguracji lub narzędzi innych firm, aby w pełni je wykorzystać.

Looker jest niezależna od chmury i zbudowana z myślą o nowoczesnych stosach danych. Łączy się natywnie z wiodącymi hurtowniami w chmurze, takimi jak BigQuery, Snowflake i Redshift, a także z szeroką gamą platform SaaS i niestandardowych interfejsów API. W przeciwieństwie do Power BI, Looker nie wyodrębnia ani nie przechowuje danych; uruchamia zapytania SQL na żywo bezpośrednio w hurtowni danych, co zapewnia wgląd w czasie rzeczywistym bez duplikowania lub przenoszenia danych.

  • Wybierz Power BI jeśli Twój stos technologiczny obraca się wokół narzędzi i usług Microsoft. Wybierz Looker jeśli pracujesz w wielu chmurach, magazynach i systemach opartych na SQL.

Power BI vs Looker: ETL i przechowywanie danych

Power BI zawiera Power Query, potężne, wizualne narzędzie ETL. Umożliwia ono czyszczenie, przekształcanie i scalanie danych za pomocą interfejsu użytkownika, który jest intuicyjny nawet dla nietechnicznych użytkowników. Jest to główny powód, dla którego Power BI jest tak popularny w zespołach biznesowych.

Looker nie wykonuje ETL natywnie, oczekuje, że dane już znajdują się w magazynie. Jego zadaniem jest wykonywanie transformacji i modelowania w czasie zapytań na podstawie tych danych. Pobiera dane ze źródeł na żywo za pomocą SQL, buforuje wyniki i pozwala definiować transformacje za pomocą LookML, niestandardowego języka modelowania. Jest precyzyjny i nadaje się do wielokrotnego użytku, ale ma bardziej stromą krzywą uczenia się.

Uwaga: Chociaż Power BI może wyszukiwać dane na żywo za pomocą DirectQuery, większość jego charakterystycznych funkcji (takich jak szybkie pulpity nawigacyjne i bogate modelowanie) zakłada, że dane są importowane do pamięci. DirectQuery istnieje, ale kompromisy w zakresie wydajności i ograniczenia funkcji często popychają zespoły w kierunku trybu in-memory dla wszystkiego, co wykracza poza podstawowe raportowanie.

  • Wybierz Power BI jeśli chcesz przeciągnąć i upuścić doświadczenie ETL. Jest to idealne rozwiązanie dla użytkowników biznesowych, którzy muszą szybko czyścić, kształtować i wizualizować dane bez głębokiej wiedzy technicznej. Wybierz Looker Jeśli tworzysz scentralizowane, zarządzane modele danych, które obsługują dziesiątki raportów w różnych zespołach. Zapewnia kontrolę wersji, możliwość ponownego użycia i spójną logikę we wszystkich obszarach.

Power BI vs Looker: Proces CI/CD

Looker obsługuje prawdziwe CI/CD za pośrednictwem Git. Możesz kontrolować wersje swoich modeli, rozgałęziać, przeglądać i wdrażać, tak jak oprogramowanie. Dla zespołów BI, które traktują pulpity nawigacyjne jak kod, jest to przełomowe rozwiązanie.

Tradycyjnie, Power BI opierała się na plikach .pbix edytowanych przez jednego dewelopera na raz. Brak kontroli wersji, brak rozgałęzień i wiele ręcznych kroków. Ale to się zmienia.

Z nowym Projekty Power BI (.pbip) i integrację Azure DevOps, Microsoft wprowadził nowoczesną opcję CI/CD. Umożliwia ona kontrolę wersji, współpracę zespołową i zautomatyzowane wdrożenia, ale wymaga dodatkowej konfiguracji i znajomości DevOps.

Power BI vs Looker: Proces CI/CD
  • Wybierz Looker jeśli chcesz Płynne doświadczenie natywne dla Git i wbudowaną kontrolę wersji. Jest prosta, elegancka i zaprojektowana z myślą o współpracy nad rozwojem BI od samego początku. Wybierz Power BI jeśli Twój zespół zainwestował w Azure DevOps i jesteś gotowy do zbudowania potoku CI/CD. To już nie jest w tyle, tylko bardziej praktyczne.

Power BI vs Looker: wizualizacja danych

Power BI jest królem pulpitów nawigacyjnych typu "przeciągnij i upuść". Jego wizualizacje są intuicyjne, konfigurowalne i dostępne nawet dla osób niebędących analitykami. Dzięki obsłudze zapytań w języku naturalnym i otwartemu rynkowi niestandardowych wizualizacji jest bardzo przyjazny dla użytkownika. Można jednak napotkać błędy z wykresami innych firm.

Looker daje ci pełną kontrolę, ale oczekuje od ciebie więcej. Wizualizacje są konfigurowalne, ale często budowane za pomocą kodu. Zapewnia to precyzję, która jest świetna dla programistów i inżynierów danych, ale krzywa uczenia się jest bardziej stroma.

Nazwa wizualizacji danych Looker vs Power BI: power-bi-looker-reports
  • Power BI wygrywa szybkością i polerowaniem. Looker wygrywa pod względem kontroli i możliwości ponownego użycia. Wybór zależy od tego, kto tworzy i utrzymuje pulpity nawigacyjne.

Power BI vs Looker: bezpieczeństwo i zgodność z przepisami

Oba narzędzia oferują bezpieczeństwo klasy korporacyjnej. Power BI opiera się na Azure AD, oferuje kontrolę dostępu opartą na rolach dzięki funkcjom takim jak Bezpieczeństwo na poziomie wiersza i obiektui obsługuje zasady DLP. Jest to naturalne dopasowanie do natywnych modeli bezpieczeństwa Microsoft.

Looker przyjmuje nieco bardziej szczegółowe podejście. Dostęp oparty na rolach jest bardziej konfigurowalny i obejmuje scentralizowane zarządzanie, alerty, szczegółowy audyt i dynamiczne reguły bezpieczeństwa zdefiniowane bezpośrednio w kodzie LookML. Jest to szczególnie przydatne w środowiskach wielozespołowych, w których dostęp do danych musi być precyzyjnie dostosowany w różnych domenach.

Power BI vs Looker: porównanie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami
  • Wybierz Power BI Jeśli model bezpieczeństwa jest zbudowany wokół Azure i narzędzi Microsoft. Pasuje do zasad korporacyjnych i przepływów pracy związanych z zarządzaniem. Wybierz Looker jeśli potrzebujesz szczegółowego dostępu do danych w różnych zespołach lub regionach. Scentralizowana kontrola ułatwia zarządzanie uprawnieniami na dużą skalę.

Power BI vs Looker: personalizacja

Power BI zapewnia swobodę w interfejsie użytkownika. Możesz przeciągać, upuszczać, zmieniać rozmiar, przypinać i tworzyć motywy. Daje to użytkownikom kreatywną kontrolę. Chcesz zbudować pulpit menedżerski w 15 minut? Prawdopodobnie jest to możliwe. Dostępna jest nawet galeria społeczności dla niestandardowych wizualizacji.

Ale ta otwartość wiąże się z kompromisami: brak wymuszonych standardów wizualnych, co oznacza, że pulpity nawigacyjne mogą szybko stać się niespójne, chyba że zablokujesz je wewnętrznie.

Looker przyjmuje odwrotne podejście. Domyślnie jest bardziej sztywny, ale można go głęboko dostosować za pomocą kodu. Jeśli chcesz mieć doskonałe wykresy zbudowane dokładnie według specyfikacji i komponenty wielokrotnego użytku w różnych zespołach, Looker Ci to zapewni. Ale będziesz musiał go napisać, a nie kliknąć.

  • Osobiście wolę Power BI do szybkiego prototypowania i raportowania ad hoc. To jak tablica z przyciskami. Ale kiedy klienci potrzebowali pulpitów nawigacyjnych do skalowania w 20 działach bez wizualnego chaosu, ścisła kontrola Lookera stała się błogosławieństwem.

Twoje pulpity nawigacyjne powinny mówić tym samym językiem we wszystkich zespołach - sprawimy, że tak się stanie.

Ujednolicenie wskaźników

Power BI vs Looker: krzywa uczenia się i użyteczność

Krzywa uczenia się zależy całkowicie od tego, kto korzysta z narzędzia i co próbuje zrobić.

Dla konstruktorów (analityków, programistów lub inżynierów danych), Power BI jest łatwiejszy do rozpoczęcia pracy. Interfejs przypominający program Excel i wizualny projekt typu "przeciągnij i upuść" sprawiają, że łączenie danych i tworzenie pulpitów nawigacyjnych jest szybkim doświadczeniem. Możesz przejść od surowych danych do raportów w ciągu kilku godzin. Jednak opanowanie DAX dla bardziej zaawansowanej logiki wymaga czasu i często wprowadza drugą krzywą uczenia się.

Z drugiej strony, Looker wymaga więcej z góry. Konstruktorzy muszą nauczyć się LookML, kontroli wersji za pomocą Git i właściwych zasad modelowania. Nie jest to trudne, gdy jest się już w rytmie. Ale nie jest to coś, co większość analityków może po prostu "podnieść". Jest przeznaczony dla zespołów z zapleczem technicznym.

W przypadku użytkowników biznesowych ("odkrywców") historia się odwraca. Po wdrożeniu modelu Looker zapewnia bezpieczniejsze, bardziej ukierunkowane doświadczenie. Metryki są wstępnie zdefiniowane, logika jest zablokowana, a użytkownicy mogą eksplorować dane bez naruszania czegokolwiek. W Power BI użytkownicy biznesowi nadal mogą eksplorować dane, ale jeśli zejdą z wyznaczonej ścieżki, mogą łatwo wprowadzić niespójności, nie zdając sobie z tego sprawy.

  • Krótko mówiąc: Power BI obniża barierę wejścia. Looker ją podnosi, ale z lepszymi zabezpieczeniami, gdy już jesteś w środku.

"Sposób, w jaki zespół uczy się narzędzia BI ma znaczenie, ale ważniejsze jest to, jak firma utrzymuje zaufanie do danych w czasie. Power BI często rozprzestrzenia się na różne działy, co może prowadzić do niespójnej logiki. Looker z założenia centralizuje tę odpowiedzialność, co procentuje długoterminową przejrzystością".

Dmitry Nazarevich

Dyrektor ds. technologii

  • Do samoobsługowego BI i szybkiego wdrożenia? Power BI. Dla zarządzanych danych i długoterminowej spójności? Looker.

Power BI vs Looker: społeczność i wsparcie

Power BI ma jedną z największych społeczności w świecie BI. Pomiędzy forami, samouczkami na YouTube i MVP, wsparcie jest wszędzie. Ale znalezienie właściwej odpowiedzi wśród tego szumu może zająć trochę czasu.

Looker ma mniejszą, ale ściślejszą społeczność. Jest bardziej skoncentrowana na deweloperach, często zapewniając wyższą jakość dyskusji. Można jednak natrafić na blokady bez dedykowanego wsparcia ze strony dostawców.

  • Jeśli zależy Ci na szerokim zakresie, wybierz Power BI. Jeśli cenisz sobie głębię i szczegółowość, Looker ma przewagę.

Power BI vs Looker: wrażenia mobilne

Power BI aplikacja mobilna jest mocną stroną. Jest responsywna, bezpieczna i obsługuje dostosowywanie układu do małych ekranów. Należy jednak przygotować się na poświęcenie czasu na dostosowanie pulpitów nawigacyjnych do urządzeń mobilnych, ponieważ nie zawsze dostosowują się one automatycznie.

Looker przyjmuje lżejsze podejście. Dostosowuje pulpity nawigacyjne za pomocą reguł układu, ale brakuje mu w pełni funkcjonalnej aplikacji natywnej. Jest funkcjonalny, ale mniej angażujący na urządzeniach mobilnych, zwłaszcza dla kadry kierowniczej, która oczekuje dopracowanych, dotykowych doświadczeń.

Porównanie aplikacji mobilnej Power BI i Looker
  • Wybierz Power BI jeśli dostęp mobilny jest priorytetem dla interesariuszy - zapewnia bardziej wyrafinowane, konfigurowalne środowisko aplikacji. Wybierz Looker, jeśli urządzenia mobilne nie mają kluczowego znaczenia i jesteś zadowolony z uproszczonego widoku tylko do odczytu w podróży.

Power BI vs Looker: model cenowy i skalowalność

Power BI jest łatwiejsze do zaplanowania, zwłaszcza na początku. Oferuje Darmowa wersja i podstawowy plan Pro w cenie $14/miesiąc na użytkownika są wystarczające dla większości zespołów rozpoczynających pracę. Plan Premium ($24/miesiąc) oferuje większą wydajność i możliwości udostępniania. Jest to dobre rozwiązanie w przypadku skalowania w ramach platformy Microsoft 365.

Ceny Looker są niestandardowe i zwykle są wyższe. Łączy w sobie podstawową opłatę za platformę z typami licencji (deweloperzy vs widzowie) i kosztami opartymi na wykorzystaniu w oparciu o liczbę zapytań lub wywołań API. Konfiguracje Enterprise zazwyczaj zaczynają się od około $3,000-$5,000 miesięcznie i skalują się wraz z potrzebami. Ten model może być bardziej opłacalny w przypadku intensywnego i złożonego korzystania z BI.

  • Wybierz Power BI jeśli zależy Ci na przewidywalnych, podstawowych cenach i ścisłej integracji z platformą Microsoft 365. Wybierz Looker jeśli potrzebujesz skalowalnego, opartego na wykorzystaniu modelu zaprojektowanego dla złożonych środowisk BI o dużym zapotrzebowaniu.

Nie pozwól, aby dane blokowały podejmowanie decyzji. Scentralizujemy je za Ciebie.

Podłącz źródła

Podsumowując: mocne strony Power BI i Looker

Jeśli dotarłeś tak daleko, być może doszedłeś do tego samego wniosku co ja: Power BI i Looker nie konkurują na tym samym polu gry. Zostały stworzone dla różnych zespołów, priorytetów i infrastruktur.

Power BI jest idealnym rozwiązaniem, jeśli potrzebujesz szybkich wyników, szerokiego zastosowania i minimalnej konfiguracji. Jest to dojrzałe narzędzie z ogromną społecznością i niską krzywą uczenia się, co jest świetne dla użytkowników biznesowych i zespołów już głęboko w stosie Microsoft. Widziałem firmy, które wdrożyły dziesiątki pulpitów nawigacyjnych w ciągu kilku dni, przy bardzo niewielkim zaangażowaniu działu IT. Ten rodzaj szybkości ma znaczenie.

Zalety 8-rdzeniowego Power BI

LookerZ drugiej strony jest zbudowany z myślą o głębi. Rozwija się w środowiskach, w których zarządzanie danymi, spójność modelu i złożoność wielu źródeł mają kluczowe znaczenie. Jeśli masz scentralizowany zespół ds. danych lub potrzebujesz ścisłej kontroli nad sposobem definiowania i ponownego wykorzystywania metryk, Looker zapewnia taką architekturę i elastyczność rozwoju bez konieczności przemalowywania każdego pulpitu nawigacyjnego za każdym razem, gdy zmienia się schemat.

7 podstawowych korzyści Looker

Którą z nich wybrać? To zależy od tego, gdzie jesteś i dokąd zmierzasz. Jeśli dopiero zaczynasz lub tworzysz wewnętrzny BI dla zespołów sprzedaży i operacyjnych, Power BI jest często najszybszym rozwiązaniem. Jeśli jednak zarządzasz złożonymi przepływami danych, wspierasz wiele jednostek biznesowych lub myślisz długoterminowo o zarządzanej, skalowalnej analityce, Looker jest wart początkowego wysiłku.

A jeśli nadal nie masz pewności lub już planujesz transformację BI, możemy Ci pomóc. W Innowise pomagamy firmom wybierać, wdrażać i rozwijać odpowiednie rozwiązania BI w oparciu o ich rzeczywiste wyzwania, a nie tylko specyfikacje oprogramowania.

FAQ

Jak mogę wybrać między Google Looker a Power BI dla mojej firmy?

Zacznij od oceny swojego obecnego stosu technologicznego i sposobu, w jaki Twoje zespoły wykorzystują dane. Jeśli korzystasz już z oprogramowania Microsoft (Excel, Azure, Teams), Power BI będzie stanowić rozszerzenie istniejącej konfiguracji. Jeśli jednak dane znajdują się na wielu platformach, w magazynach lub chmurach, Looker zapewnia elastyczność modelowania i zarządzania nimi w jednym miejscu. Wszystko sprowadza się do tego, jak scentralizowane jest zarządzanie danymi i kto kieruje działaniami BI, niezależnie od tego, czy są to użytkownicy biznesowi, czy dedykowany zespół ds. danych.

Tak, ale jest pewien haczyk. Looker jest natywny dla chmury, ale może absolutnie łączyć się z lokalnymi bazami danych, takimi jak PostgreSQL, MySQL lub Oracle. Kluczem jest skonfigurowanie bezpiecznego dostępu za pośrednictwem sterowników JDBC i inteligentne zarządzanie tym połączeniem. Jeśli Twoja konfiguracja jest hybrydowa lub przechodzisz do chmury, Looker dobrze sobie z tym poradzi. Należy tylko przygotować się na nieco więcej konfiguracji w porównaniu do stosu w pełni natywnego dla chmury.

To zależy od definicji słowa "lepiej". Looker nie przechowuje danych, ale wysyła zapytania na żywo z magazynu, więc jego wydajność zależy od tego, jak zoptymalizowany jest backend. Jednak w połączeniu z narzędziami takimi jak BigQuery lub Snowflake, doskonale radzi sobie z dużymi, złożonymi zestawami danych. Power BI ładuje dane do pamięci, co może być błyskawiczne w przypadku wyselekcjonowanych zestawów danych, ale może się załamać pod presją, jeśli przetwarzasz miliardy wierszy. Konkluzja? Looker skaluje się lepiej z surowym wolumenem, a Power BI jest szybszy z wyrafinowanymi zestawami danych.

W przypadku ogromnych, stale rosnących zbiorów danych, Looker generalnie ma przewagę. Jest on zbudowany tak, aby wysyłać zapytania bezpośrednio z wysokowydajnych hurtowni i nie wymaga duplikowania danych do analizy. Power BI również może się skalować, zwłaszcza gdy jest wspierany przez Azure, ale prawdopodobnie będziesz potrzebować planowania pojemności, dostrajania wydajności, a czasem obejść architektonicznych w miarę wzrostu. Jeśli skalowalność nie podlega negocjacjom, a dane znajdują się w chmurze, Looker wygrywa samą architekturą.

Oba narzędzia oferują solidne opcje integracji, ale na różne sposoby. Power BI dobrze łączy się w uniwersum Microsoft i obsługuje usługi takie jak Azure ML, Excel i Power Automate. Tymczasem Looker ma Action Hub i podejście oparte na API, co ułatwia podłączenie do narzędzi takich jak Slack, Segment, a nawet niestandardowych aplikacji. Lepszym pytaniem jest więc: wokół którego ekosystemu planujesz budować?

Kiryl Drabysheuski

Lider konsultantów ERP

Z ponad 18-letnim doświadczeniem w konsultingu IT i ERP, Kiryl Drabysheuski pomaga organizacjom w rozwiązywaniu złożonych systemów, modernizacji starszych przepływów pracy i eliminowaniu nieefektywności manualnych. Jako główny konsultant ERP w Innowise, łączy on wiedzę techniczną ze strategicznym wglądem, aby dostarczać rozwiązania, które zwiększają produktywność, zapewniają zgodność i napędzają wzrost. Szczególnie dla klientów z branży produkcyjnej, farmaceutycznej, naftowej i gazowej oraz usług cyfrowych.

Czytaj więcej

Spis treści

    Skontaktuj się z nami

    Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Wyślij nam wiadomość głosową
    Załącz dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

    Możesz również przesłać nam swoje zapytanie
    na adres contact@innowise.com

    Co dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projektu i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

    2

    Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i szacunkowymi kosztami.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

    Powiązane treści

    Blog
    Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej
    Zobacz, jak zaawansowana analityka pomaga ubezpieczycielom przewidywać ryzyko, dokładnie wyceniać polisy i wykrywać oszustwa w czasie rzeczywistym.
    Dmitry Nazarevich
    16 czerwca 2025 r.
    Blog
    Obserwowalność i monitorowanie
    Obserwowalność i monitorowanie: przegląd
    Więcej niż podstawowe monitorowanie: Jak narzędzia obserwacyjne zapewniają głębszy wgląd w system i szybsze debugowanie.
    Dmitry Nazarevich
    13 maja 2025 r.
    Blog
    Jak przekształcić codzienne dane w duże korzyści dla biznesu detalicznego?
    Dowiedz się, w jaki sposób sprzedawcy detaliczni wykorzystują BI do przewidywania popytu, personalizowania ofert i usprawniania operacji.
    Dmitry Nazarevich
    12 maja 2025 r.
    Blog
    Inteligencja decyzyjna
    Inteligencja decyzyjna: nowa era sztucznej inteligencji
    Zobacz, jak firmy wykorzystują AI i modele danych do automatyzacji złożonych decyzji w finansach, opiece zdrowotnej i logistyce.
    Dmitry Nazarevich
    6 maja 2025 r.
    Blog
    Jak chmura obliczeniowa jest wykorzystywana w opiece zdrowotnej: przypadki użycia i przykłady
    Odkryj wpływ przetwarzania w chmurze na bezpieczne rejestry, telezdrowie i podejmowanie decyzji klinicznych.
    Aleh Yafimau
    5 maja 2025 r.
    Blog
    Cyfrowy bliźniak w budownictwie: korzyści, wyzwania i rzeczywiste przykłady
    Dowiedz się, w jaki sposób cyfrowe bliźniaki w budownictwie tworzą wirtualne repliki na żywo, które synchronizują dane z czujników, symulacje i bieżące informacje o terenie.
    Dmitry Nazarevich
    25 kwietnia 2025 r.
    Blog
    Trendy w rozwoju oprogramowania dla małych firm 2024
    Kodowanie przyszłości: 14 trendów w rozwoju oprogramowania, których nie możesz zignorować w 2025 roku
    Od programowania opartego na AI po obliczenia kwantowe - zobacz kluczowe trendy, które na nowo definiują rozwój oprogramowania w tym roku.
    Dmitry Nazarevich
    21 kwietnia 2025 r.
    Blog
    Kompletny przewodnik po Apache Airflow
    Kompletny przewodnik po Apache Airflow
    Dowiedz się, czym jest Apache Airflow i jak pomaga zautomatyzować, zaplanować i zarządzać złożonymi przepływami danych.
    Dmitry Nazarevich
    12 kwietnia 2025 r.
    Blog
    Rozwijanie działalności dzięki analizie Big Data
    Odblokuj rozwój dzięki Big Data: analiza predykcyjna, wgląd w potrzeby klientów i wydajność operacyjna.
    Dmitry Nazarevich
    8 kwietnia 2025 r.
    Blog
    Odoo vs Zoho
    Odoo kontra Zoho: Które narzędzie wybrać?
    Porównaj Odoo i Zoho, aby dowiedzieć się, który system ERP najlepiej pasuje do Twojej firmy, od cen po funkcje i elastyczność.
    Kiryl Drabysheuski
    31 marca 2025 r.
    Blog
    Potęga mapowania danych w branży opieki zdrowotnej
    Dowiedz się, jak mapowanie danych opieki zdrowotnej w różnych systemach zwiększa dokładność, wydajność i wyniki pacjentów.
    Anastasia Ilkevich
    28 marca 2025 r.
    Blog
    Nauka o danych a analityka danych: zrozumienie różnic
    Porównaj naukę o danych i analitykę, aby jasno określić najlepsze podejście do decyzji biznesowych opartych na danych.
    Dmitry Nazarevich
    19 marca 2025 r.

    Interesują Cię inne usługi?

    Usługi w zakresie architektury danych
    Firma tworząca aplikacje w chmurze
    Doradztwo w zakresie analityki biznesowej
    Usługi konsultingowe w zakresie dużych zbiorów danych
    Usługi z zakresu migracji danych do chmury
    Firma zajmująca się rozwojem BigCommerce
    Usługi DevSecOps
    Firma świadcząca usługi doradztwa ds. Power BI
    Profesjonalna analiza biznesowa
    Firma opracowująca duże zbiory danych
    Usługi DevOps
    Usługi konsultingowe ETL
    strzałka