5 min read

Porównanie Looker vs Power BIujawnienie najlepszego narzędzia BI

Big Data

Biznes

Cloud

Looker

Power BI

Globalny analiza biznesowa (BI), wyceniony na $27,11 mld EUR w 2022 r., znajduje się na ścieżce dynamicznego wzrostu, prognozowany do osiągnięcia $54,27 mld EUR do 2030 r.Gwałtowny wzrost w tym sektorze podkreśla potrzebę wyboru przez firmy odpowiedniej platformy BI spośród mnóstwa narzędzi dostępnych do różnych celów. Według Forbesa, obejmują one zarówno potrzeby operacyjne i uzyskanie jasności co do zapasów, jak i poprawę obsługi klienta i wydobycie wartości z IoT:

Wśród szerokiej gamy opcji, Looker i Power BI wyróżniają się jako wiodący rywale na rynku rozwiązań BI. Według ForbesMicrosoft Power BI jest uznawany za najlepsze narzędzie dla wizualizacja danych w 2023 r., podczas gdy Looker przoduje w eksploracji danych.

W obliczu tych dwóch potęg można zadać pytanie: "Które z tych narzędzi jest odpowiednie dla moich potrzeb?". Odpowiadając na to pytanie, nasz Looker vs Power BI-Przewodnik analizuje ich aspekty techniczne, zapewniając analizę porównawczą wraz z ekspertyzami i pomagając firmom w dokonaniu świadomego wyboru.

Wybór między Looker a Power BI: znalezienie idealnego narzędzia do analityki biznesowej

Każde narzędzie BI dostępne na rynku zostało zaprojektowane z myślą o konkretnych celach. Fundamenty te często dyktują sposób ewolucji każdej platformy. Przeanalizujmy koncepcyjne podstawy tych dwóch narzędzi.

Looker i Power BI są narzędziami Business Intelligence (BI). Zostały zaprojektowane w celu wydobywania wniosków z danych i przekształcania ich w wizualne pulpity nawigacyjne i raporty. Podczas gdy Looker koncentruje się na analizie danych w czasie rzeczywistym i integracji, Power BI koncentruje się na wykorzystaniu ekosystemu Microsoft w celu zapewnienia intuicyjnych wizualizacji.

Looker, urodzony w erze technologii chmurowych, szczyci się elastycznością i zdolnością adaptacji. Jest to platforma, która z natury rozumie wartość płynnej integracji, szczególnie biorąc pod uwagę rozprzestrzenianie się baz danych i narzędzi innych firm.

Microsoft Power BI, nazwany lider w raporcie 2023 Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and BI Platforms, korzysta z bogatego ekosystemu oprogramowania. Chociaż kładzie nacisk na intuicyjne możliwości wizualizacji danych, jego ścisła integracja z innymi produktami Microsoft często staje się jego wyjątkowym punktem sprzedaży.

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 28 grudnia 2023 r.

Spis treści

"Looker, stosunkowo nowy gracz w dziedzinie BI, jest przeznaczony głównie dla programistów, oferując solidną platformę, szczególnie harmonijną z infrastrukturą Google. Wyróżniają ją możliwości transformacji danych i tworzenia niestandardowych wizualizacji. Jednak jej mniejsza społeczność może czasami oznaczać mniej łatwo dostępnych zasobów. Z kolei Power BI może pochwalić się ogromną społecznością, dzięki czemu jest rezerwuarem wiedzy i wspólnych narzędzi. To dojrzałe narzędzie BI jest wszechstronne, przeznaczone zarówno dla użytkowników końcowych, jak i programistów. Zasadniczo, podczas gdy Looker zapewnia wyspecjalizowane narzędzia do głębokiej pracy z danymi i jest zgodny z ekosystemem Google, szersza atrakcyjność i zasoby Power BI mogą być znaczącą atrakcją dla wielu firm".

Looker vs. Power BI: pojedynek

W tym porównaniu ocenimy Looker i Power BI pod kątem kluczowych aspektów biznesowych i technologicznych, począwszy od modeli cenowych po bezpieczeństwo danych i wizualizację danych. Dodatkowo uwzględnimy spostrzeżenia z naszych Big Data opierając naszą analizę na zbiorowym doświadczeniu różnych ekspertów, opiniach użytkowników i praktycznej pracy z obydwoma narzędziami.

Model cenowy i skalowalność

Power BI wykorzystuje wielopoziomowy model cenowy - każdy poziom, od podstawowego do premium, oferuje różne funkcje. Warto zauważyć, że Power BI oferuje bezpłatną wersję idealną do nauki lub indywidualnych projektów, podczas gdy Looker nie ma porównywalnej bezpłatnej oferty.

Looker stosuje podejście oparte na zużyciu. Zamiast stałych stawek, oblicza ceny na podstawie wykorzystania danych i liczby użytkowników, zapewniając, że firmy płacą tylko za to, co zużywają.

Podczas gdy wielopoziomowy model cenowy Power BI zapewnia jasne rozróżnienia, ułatwiając firmom zrozumienie, co otrzymują, jego "Premium Per User" oferuje elastyczność mniejszym zespołom potrzebującym zaawansowanych funkcji bez rozbijania banku. Looker jest natomiast intrygujący dla firm, które nie mogą przewidzieć miesięcznego zaangażowania BI i wolą model, który skaluje się wraz z użytkowaniem.

Zazwyczaj Looker pobiera około $5,000 miesięcznie za grupę standardowych 10 użytkowników. Oferuje jednak niestandardowe ceny w oparciu o potrzeby użytkowników. Z kolei Power BI zapewnia bardziej przyjazną dla budżetu alternatywę. Power BI Pro kosztuje $10/miesiąc za użytkownika do samoobsługowej wizualizacji danych, podczas gdy Power BI Premium kosztuje $20/miesiąc za użytkownika lub $4,955/miesiąc bez ograniczeń użytkownika. Wybór może jednak zależeć od modeli skalowania.

Integracja Power BI z Azure oferuje model skalowania, który ma predefiniowane warstwy. Warstwy te są przeznaczone do różnych obciążeń danych, ale przechodzenie między nimi może nie być natychmiastowe. Mogą istnieć scenariusze, w których nagłe skoki zapotrzebowania na przetwarzanie danych mogą powodować wąskie gardła wydajności, jeśli warstwa nie zostanie dostosowana na czas. Looker, wspierany przez Google Cloud, wykorzystuje bardziej dynamiczne podejście do skalowania. Ze względu na bazową infrastrukturę chmury, może szybko zapewnić dodatkowe zasoby w odpowiedzi na zwiększone zapotrzebowanie. Może to być szczególnie korzystne, gdy obciążenie danymi jest nieprzewidywalne.

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

"Dla startupów lub małych firm z przewidywalnymi potrzebami BI, Power BI Pro lub PPU mogą być bardziej ekonomiczne. Jednak większe przedsiębiorstwa lub te o zmiennych wzorcach użytkowania mogą uznać ceny Looker oparte na zużyciu za korzystne w dłuższej perspektywie".

Strategie wdrażania

Looker to platforma 100% oparta na chmurze, oferująca zalety natychmiastowej skalowalności i zerowej infrastruktury. Dzięki Looker nie ma potrzeby, aby firmy stresowały się fizycznymi serwerami lub zespołami technicznymi zajmującymi się wyłącznie ich utrzymaniem. Od małych i średnich firm po duże przedsiębiorstwa, skalowalny charakter infrastruktury Looker pozwala na nieograniczony rozwój. Ponadto automatyczne aktualizacje, które Looker wprowadza, oznaczają, że firmy zawsze mają najbardziej aktualne funkcje bez przestojów lub znacznej interwencji ręcznej.

Chociaż Power BI oferuje rozwiązanie oparte na chmurze znane jako Power BI Service, jest ono również dostarczane z wersją lokalną o nazwie Power BI Report Server. Daje to organizacjom elastyczność w wyborze opcji wdrożenia w oparciu o ich potrzeby w zakresie infrastruktury, bezpieczeństwa i skalowalności.

Usługa Power BI jest szybka, automatycznie aktualizowana i dobrze integruje się z innymi produktami Microsoft, co daje jej przewagę dla tych, którzy są już osadzeni w ekosystemie Microsoft. Wersja lokalna wymaga jednak większej konserwacji i może być narażona na przestoje podczas aktualizacji.

Jeśli chodzi o skalowalność, wersja chmurowa Power BI, podobnie jak Looker, została zaprojektowana do płynnego skalowania. Jednak wdrożenie lokalne może napotkać ograniczenia w zależności od zasobów IT organizacji. Ponadto, podczas gdy Looker koncentruje się głównie na chmurze, Power BI oferuje oba rozwiązania, co może być zaletą dla organizacji, które wymagają większej elastyczności w swojej strategii wdrażania.

"Podczas gdy Looker wykazuje niezaprzeczalne zalety w swoim podejściu do chmury, elastyczność Power BI w zakresie opcji wdrażania daje mu przewagę nad konkurencją. Podwójne strategie wdrażania Power BI mogą zaspokoić szerszy zakres potrzeb organizacyjnych, od tych, którzy preferują chmurę, po tych, którzy nadal polegają na systemach lokalnych".

Integracja i kompatybilność danych

Power BI, będąc potomkiem Microsoft, jest naturalnie zoptymalizowany pod kątem technologii Microsoft, takich jak Azure, Excel i SharePoint. Dzięki temu jest to idealny wybór dla przedsiębiorstw głęboko zakorzenionych w infrastrukturze Microsoft. Jednak jego wszechstronność nie kończy się na tym; Power BI oferuje również łączność z szeregiem innych usług, w tym AWS, Google Cloud Platform, IBM, SAPi nie tylko, obsługując różnorodne środowiska danych.

Looker, część portfolio Google Cloud, oferuje szeroką gamę złączy. Od baz danych do Platformy SaaSElastyczność Looker została zaprojektowana tak, aby była niezależna od danych, zapewniając możliwość integracji różnych źródeł danych, nawet tych mniej powszechnych.

"Wybór między Power BI a Looker wymaga dokładnego zrozumienia obecnej architektury danych organizacji i przyszłych planów skalowalności. Oto trzyetapowy przewodnik:

Oceń swój ekosystem: Jeśli korzystasz głównie z narzędzi Microsoft i planujesz nadal to robić, Power BI zapewni bardziej usprawnione środowisko. Jeśli Twoja organizacja korzysta z niezliczonych platform lub przewiduje dywersyfikację swojego stosu technologicznego, Looker oferuje szerszą kompatybilność.

Skalowalność prognoz: Chociaż oba narzędzia mogą się skalować, szeroki zakres konektorów Looker może być korzystny, jeśli rozważasz włączenie bardziej zróżnicowanych źródeł danych w przyszłości.

Ocena ukrytych kosztów: Integracje mogą czasami wymagać dodatkowych konektorów lub narzędzi innych firm, co może wiązać się z dodatkowymi kosztami. Zawsze sprawdzaj pełne wymagania dotyczące integracji".

ETL i przechowywanie danych

Looker działa jako generator zapytań SQL, pobierając dane bezpośrednio z powiązanych baz danych. Looker nie oferuje jednak nieodłącznych możliwości przechowywania pobranych danych. Jeśli chodzi o ETL, Looker nie ma dedykowanego mechanizmu, ale rekompensuje to nieco modelowaniem danych. Pozwala to na bardziej wyrafinowane wyniki, takie jak wyświetlanie transakcji w określonych ramach czasowych. Takie podejście oznacza jednak, że najpierw przetwarzana jest cała tabela danych.

Co więcej, Looker wykorzystuje mechanizm buforowania, przechowując pobrane dane tymczasowo, aby przyspieszyć kolejne podobne żądania. Dane pozostają w pamięci podręcznej przez określony czas, na przykład godzinę lub dzień, co zwiększa szybkość ich pobierania. Biorąc jednak pod uwagę brak kompleksowych procesów ETL i wewnętrznego przechowywania danych, Looker wydaje się mieć niewielką wadę.

Podczas oceny narzędzi BI kluczowa jest możliwość manipulowania i dostosowywania danych. Power Query to funkcja w Power BI, która ułatwia transformację danych, umożliwiając użytkownikom wyodrębnianie i prezentowanie danych w pożądanym formacie. Z drugiej strony Looker wyróżnia się warstwą modelowania LookML. Język ten pozwala na głębokie dostosowanie i zapewnia jednolitość, dzięki czemu jest odpowiedni dla firm poszukujących dostosowanego doświadczenia bez kompromisów.

"Podczas gdy Looker kładzie nacisk na manipulację danymi za pomocą kodu, Power Query oferuje bardziej wizualne środowisko transformacji danych. Wybór zależy od dostępnych zasobów i preferencji: niektóre zespoły skłaniają się ku interfejsowi wizualnemu, podczas gdy inne są bardziej skłonne do pracy bezpośrednio z kodem".

Proces CI/CD

Looker może pochwalić się wrodzoną integracją z Git, automatycznie rejestrując zmiany w swoim kodzie w oddzielnych gałęziach w VCS. Po przeglądzie kodu gałęzie te są scalane i wdrażane. Dzięki wykrywaniu konfliktów scalania w Git, liderzy zespołów mogą usprawnić i ujednolicić wersje kodu. Dodatkowo, Looker obsługuje wersjonowanie, funkcję nieobecną w Power BI. Ta kontrola wersji jeszcze bardziej zwiększa możliwości współpracy Looker, ustawiając go na wyższym poziomie w tej konkurencji.

Wręcz przeciwnie, przepływ pracy Power BI jest inny. Programiści zazwyczaj tworzą raporty w aplikacji Power BI Desktop, a następnie publikują je w usłudze Power BI Service. Podczas gdy większość zmian wymaga użycia Pulpitu, niektóre korekty można wprowadzić bezpośrednio w usłudze, aczkolwiek z ograniczeniami. Istotnym ograniczeniem jest to, że Power BI nie pozwala wielu osobom na jednoczesną pracę nad tym samym raportem. Współpraca w Power BI może być zatem wyzwaniem. Gdy wielu użytkowników edytuje raport, pojawia się ryzyko nadpisania zmian. Rozwiązywanie konfliktów często wymaga zagłębienia się w strukturę XML raportu w celu zidentyfikowania różnic.

"Pracując zarówno z Looker, jak i Power BI, mogę potwierdzić funkcje współpracy Looker dzięki integracji z Git. Upraszcza to wersjonowanie i wdrażanie. Power BI, choć silny w wizualizacji danych, może czasami stanowić wyzwanie dla współpracy zespołowej, szczególnie w przypadku podziału na Desktop i Service. Dla tych, którzy są głęboko zintegrowani ze światem Microsoft, Power BI nadal ma swoje zalety. Jednak jeśli chodzi o pracę zespołową i wydajność CI/CD, Looker wyróżnia się".

Wizualizacja danych

Power BI wyróżnia się zorientowanym na użytkownika interfejsem zaprojektowanym dla szerokiego spektrum użytkowników, oferującym intuicyjną mechanikę przeciągania i upuszczania oraz obszerną bibliotekę szablonów. Jedną z jego wyróżniających się funkcji jest narzędzie Q&A, które szybko przekształca zapytania użytkowników w wizualne spostrzeżenia, dzięki czemu jest nieocenione dla tych, którzy potrzebują natychmiastowych spostrzeżeń bez głębokiego zaplecza danych. Co więcej, Power BI oferuje użytkownikom możliwość korzystania z niestandardowych wizualizacji stworzonych przez społeczność lub zakupu bardziej wyspecjalizowanych. To otwarte podejście oznacza, że chociaż istnieje szeroki wachlarz możliwości wyboru, mogą wystąpić niespójności lub błędy w wizualizacjach innych firm.

Z kolei Looker jest skierowany do osób z głębszym zrozumieniem danych. Zapewnia szczegółową kontrolę nad elementami wizualizacji, idealną dla ekspertów, którzy chcą szczegółowych dostosowań. Czynnikiem wyróżniającym Looker jest wsparcie dla tworzenia i publikowania niestandardowych wizualizacji. Specjaliści mogą nawet tworzyć ograniczone wizualizacje dostosowane do użytku osobistego, zapewniając specyfikę bez uszczerbku dla szerszego doświadczenia pulpitu nawigacyjnego.

"Podczas wizualizacji za pomocą Lookera konieczne jest przestrzeganie pewnych standardów układu, podczas gdy Power BI oferuje niezrównaną swobodę w tej dziedzinie. Dzięki Power BI każdy element można umieścić dokładnie tam, gdzie jest to pożądane, co daje więcej możliwości personalizacji. Jednak ta szeroka personalizacja często ma swoją cenę. Kolejna rzecz, na którą należy zwrócić uwagę: chociaż wykorzystywanie treści stworzonych przez społeczność w Power BI jest wykonalne, należy podchodzić do tego z ostrożnością ze względu na potencjalne niespójności lub błędy. Ogólnie rzecz biorąc, każde narzędzie zaspokaja różne potrzeby i preferencje, ale oba są potężne w swoich dziedzinach".

Bezpieczeństwo i zgodność

Power BI i Looker priorytetowo traktują bezpieczeństwo danych poprzez szyfrowanie podczas przesyłania i przechowywania, solidne uwierzytelnianie, kontrolę dostępu opartą na rolach, zarządzanie danymi, audyt i certyfikaty zgodności.

Power BI zabezpiecza dane w tranzycie za pomocą SSL/TLS i w spoczynku za pomocą szyfrowania AES-256. Integracja Azure z Active Directory zwiększa bezpieczeństwo i oferuje zasady zapobiegania utracie danych (DLP) w celu zapewnienia zgodności.

Looker wykorzystuje standardowe szyfrowanie danych przesyłanych i przechowywanych. Wyróżnia się wysoce konfigurowalną kontrolą dostępu opartą na rolach, scentralizowanym zarządzaniem danymi oraz zaawansowanym monitorowaniem i alertami dla proaktywnego bezpieczeństwa.

"Power BI może być liderem w dziedzinie bezpieczeństwa danych dla organizacji głęboko zintegrowanych z ekosystemem Microsoft, oferując integrację Azure Active Directory i solidną kontrolę dostępu opartą na rolach (RBAC). Jest to dobre rozwiązanie dla przedsiębiorstw o złożonych potrzebach w zakresie bezpieczeństwa i wymagań dotyczących zapobiegania utracie danych (DLP). Looker wyróżnia się jednak, gdy najważniejsza jest personalizacja i elastyczność. Drobnoziarnisty RBAC i wieloplatformowa kompatybilność sprawiają, że jest to doskonały wybór dla organizacji z różnorodnymi środowiskami danych. Looker koncentruje się na scentralizowanym zarządzaniu danymi oraz zaawansowanym monitorowaniu i ostrzeganiu, co może być korzystne dla utrzymania bezpieczeństwa danych i skutecznego reagowania na zagrożenia".

Krzywa uczenia się i użyteczność

Łatwość wdrożenia może zadecydować o sukcesie narzędzia BI. Power BI, ze swoim intuicyjnym interfejsem, oferuje łagodną krzywą uczenia się, szczególnie dla osób zaznajomionych z innymi produktami Microsoft. Looker, choć potężny, wymaga bardziej stromej krzywej uczenia się, zwłaszcza podczas zagłębiania się w LookML.

"Dla osób zaznajomionych z programem Excel lub SharePoint zapoznanie się z Power BI jest stosunkowo łatwe. Bogactwo zasobów, samouczków i dyskusji na forum ułatwia rozpoczęcie podróży - wystarczy pobrać wersję desktopową i zacząć działać. Z drugiej strony, Looker, pomimo oferowania głębi i szczegółowości, ma nieco bardziej stromy punkt wejścia. Przed wejściem trzeba poprosić o demo i przejść przez biurokratyczną warstwę, czekając na kontakt ze strony zespołu. Ten okres oczekiwania może być zniechęcający dla tych, którzy chcą zacząć od razu".

Społeczność i wsparcie

Power BI, jako produkt firmy Microsoft, może pochwalić się rozbudowanym systemem wsparcia, uzupełnionym przez szeroką i aktywną społeczność. Ta rozległa sieć zapewnia użytkownikom dostęp do wielu samouczków, forów i oficjalnej dokumentacji. Dodatkowo, dedykowane kanały wsparcia Microsoft dla Power BI mogą być responsywne i kompleksowe. Jednak przy tak dużej społeczności znalezienie konkretnych odpowiedzi może czasami przypominać szukanie igły w stogu siana ze względu na ogromną ilość informacji.

Looker, choć ma mniejszy ślad pod względem wielkości społeczności, zapewnia zwartą grupę entuzjastów, którzy często zagłębiają się w szczegółowe dyskusje. Chociaż może być mniej dostępnych gotowych rozwiązań, wsparcie ze strony Looker może być bardziej spersonalizowane, biorąc pod uwagę jego skalę. Ta intymność oznacza, że użytkownicy mogą czasami szybciej uzyskać bezpośrednie, ukierunkowane porady lub rozwiązania.

"Rozległy ekosystem Power BI, wspierany przez infrastrukturę wsparcia Microsoft, zapewnia, że zawsze dostępna jest jakaś forma pomocy. Wyzwaniem jest jednak wyłonienie spośród nich tych najbardziej odpowiednich. Looker, ze swoją bardziej skoncentrowaną społecznością, zapewnia głębsze zaangażowanie, któremu często towarzyszą szybkie i dostosowane odpowiedzi wsparcia. Organizacje powinny zastanowić się nad swoimi potrzebami: dla tych, którzy wymagają rozległych zasobów i szerokiej gamy rozwiązań, Power BI wyróżnia się. Jeśli jednak organizacja ceni sobie dogłębne, skoncentrowane dyskusje i bardziej spersonalizowane doświadczenie wsparcia, Looker może być dobrym rozwiązaniem".

Doświadczenie mobilne

W erze mobilności narzędzia BI muszą się dostosować. Power BI oferuje znakomitą aplikację mobilną, zapewniającą decydentom dostęp do informacji w podróży. Interfejs jest intuicyjny, a raporty płynnie dostosowują się do mniejszych ekranów. Jednak tworzenie układu mobilnego w Power BI wymaga dodatkowych kroków. Looker natomiast ułatwia ten proces. Chociaż jego aplikacja mobilna nie jest odpowiednio zoptymalizowana, Looker z łatwością konwertuje układ pulpitu na mobilny za pomocą swoich reguł programistycznych.

"Po intensywnej pracy z obiema platformami poczułem kontrast. Aplikacja mobilna Power BI bez wątpienia zmienia zasady gry, ale stworzenie idealnego układu mobilnego może czasami stanowić dodatkową warstwę pracy. Looker, choć upraszcza przejście z komputerów stacjonarnych na urządzenia mobilne dzięki swoim wytycznym programistycznym, nie radzi sobie z aplikacją mobilną. Nie jest ona tak dobrze zoptymalizowana, jak można by się spodziewać, często pozostawiając użytkowników pragnących więcej".

Podsumowując: mocne strony Power BI i Looker

Zarówno Power BI, jak i Looker stworzyły unikalne przestrzenie w krajobrazie BI. Power BI, głęboko zintegrowany z ekosystemem Microsoft, oferuje łatwość obsługi i rozległą sieć wsparcia. Looker, wspierany przez Google Cloud, zapewnia szerokie możliwości dostosowywania i elastyczny model cenowy, który skaluje się wraz z użytkowaniem. Zasadniczo, dla osób osadzonych w narzędziach Microsoft i poszukujących intuicyjnych funkcji, Power BI może być lepszym wyborem. Tymczasem firmy ceniące skomplikowaną personalizację, dynamiczną skalowalność i bardziej spersonalizowaną społeczność mogą skłaniać się ku Looker.

FAQ

Jak wybrać między Looker a Power BI dla mojej firmy?

Wybór między Looker i Power BI zależy od kilku czynników: obecnego stosu technologii, charakteru źródeł danych, wymaganej skalowalności i znajomości platform przez zespół. Zawsze należy brać pod uwagę unikalne potrzeby, cele i krajobraz technologiczny organizacji. Jeśli już zainwestowałeś w usługi Microsoft, Power BI może zaoferować płynniejszą integrację. Z kolei Looker zapewnia szerszą kompatybilność z bazami danych i może być najlepszym rozwiązaniem dla zróżnicowanych źródeł danych.

Czy Looker może łączyć się ze źródłami danych spoza chmury?

Tak, Looker może łączyć się zarówno z chmurowymi, jak i lokalnymi bazami danych. Został zaprojektowany z myślą o elastyczności, aby zaspokoić potrzeby firm z hybrydowymi środowiskami danych. Jak zawsze, upewnij się, że masz skonfigurowane niezbędne sterowniki i konfiguracje dla płynnej łączności.

Czy Power BI jest odpowiedni dla małych firm?

Absolutnie. Power BI oferuje darmową wersję desktopową, dzięki czemu jest atrakcyjna dla małych firm lub startupów z ograniczonym budżetem. Zapewnia solidne możliwości wizualizacji danych, a wraz z rozwojem firmy można przejść na bardziej zaawansowane, płatne wersje platformy.

Które narzędzie oferuje lepszą skalowalność do obsługi dużych zbiorów danych?

Zarówno Looker, jak i Power BI zostały zaprojektowane do obsługi ogromnych ilości danych, ale ich wydajność może się różnić w zależności od konkretnych scenariuszy. Looker, oparty na przeglądarce i wykorzystujący potężne bazy danych za kulisami, może z finezją obsługiwać ogromne zbiory danych. Z kolei Power BI ściśle integruje się z Azure, usługą chmurową Microsoftu, która oferuje opcje skalowalności. Kluczem jest zrozumienie obciążenia danymi i prognoz wzrostu, aby upewnić się, że wybrane narzędzie może być skalowane zgodnie z potrzebami.

Czy mogę zintegrować Looker lub Power BI z innymi narzędziami analitycznymi?

Tak, oba Looker i Power BI oferują szereg integracji z popularnymi narzędziami analitycznymi. Looker ma swój Action Hub, który umożliwia integrację z różnymi platformami innych firm, podczas gdy Power BI może łączyć się z wieloma usługami, zwłaszcza w ekosystemie Microsoft. Zawsze należy upewnić się, że dane narzędzie lub usługa są obsługiwane, a przy wyborze należy wziąć pod uwagę potencjalne przyszłe integracje.

Powiązane treści

Blog

Ewolucja transakcji P2P: kompleksowy przewodnik

Blog

Cyfrowy bliźniak w budownictwie: korzyści, wyzwania i przykłady z życia wzięte

Blog

Trendy Big Data 2024: Nawigacja po przyszłości technologii danych

Blog

Odporny na awarie BPM z Camunda i Spring Boot cover small

Automatyzacja procesów biznesowych z Camunda: odporna na błędy implementacja schematów BPM

Blog

Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej

Blog

Dlaczego warto zatrudniać młodszych programistów do swoich projektów?

Blog

Tokenizacja Sprint: przełom w przetwarzaniu danych

Blog

Wybór odpowiedniego partnera do nearshoringu IT: wskazówki dla konsultantów IT w Europie

Blog

Dlaczego projekt może zakończyć się niepowodzeniem bez BA

Dlaczego projekt bez specjalisty BA może się nie powieść?

Blog

Dlaczego projekty IT kończą się niepowodzeniem

Blog

Obserwowalność i monitorowanie: przegląd

Blog

Podejścia do lepszej migracji do chmury

Formularz kontaktowy

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

Porównanie Looker vs Power BIujawnienie najlepszego narzędzia BI