Lämna dina kontaktuppgifter, så skickar vi dig vår översikt via e-post
Jag samtycker till att mina personuppgifter behandlas för att skicka personligt marknadsföringsmaterial i enlighet med Integritetspolicy. Genom att bekräfta inlämningen samtycker du till att få marknadsföringsmaterial
Tack!

Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.

Om oss
Tjänster
Teknik
Branscher
Portfölj
Anställ
Kontakta oss
SV
Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 2500+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.
Hur vi arbetar Företagens sociala ansvar Designstudio XR studio Partnerskap Karriär Blogg
Tjänster för utveckling av programvara i hela cykeln
IT-konsultationer och rådgivning Webbutveckling Mobil utveckling Utveckling av inbyggd programvara Anpassad mjukvaruutveckling MVP-utveckling Cloud development ERP-utveckling Stöd för stordatorer Modernisering
UI/UX design 3D-konstruktion Programvarutestning och kvalitetssäkring Säkerhetstestning Databasadministration DevOps DevSecOps Nätverk IT-personal förstärkning Dedikerat team
Implementering av avancerad teknik
Big data Datahantering Dataanalys Data Engineering Datavisualisering Business intelligence Machine learning Artificiell intelligens Data science Hållbarhet & ESG

Digital omvandling Automatisering av affärsprocesser Robotbaserad processautomation Cybersäkerhet Sakernas internet Blockchain NFT Metaverse 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
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI
 
Swift Kotlin Mendix
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Ekonomi Banking Handel Försäkring eCommerce Detaljhandel
Hälsovård Farmaci Utbildning Telekommunikationer Media och underhållning
Enterprise Tillverkning Fordonsindustrin Logistik Transportation Marknadsföring Reklam
Regeringen Energi och försörjning Olja & Gas Byggnation Fastigheter Jordbruk Resa
Fallstudier
Banking Ekonomi Hälsovård Läkemedel
eCommerce Detaljhandel Tillverkning Enterprise
Våra plattformar
System för uppföljning av sökande (ATS) HRM-system System för hantering av lärande (LMS) System för bokning av arbetsplatser
Anlita dedikerade utvecklare
IT-personal förstärkning Dedikerade team Offshore-utvecklare
Anlita webbutvecklare
Angular React.js Vue.js JavaScript Svelte Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang COBOL
Anlita mobilutvecklare
iOS Andriod Kotlin React Native Swift
Anlita andra ingenjörer
AI Cloud AWS Azure DevOps QA
Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Om oss
Tjänster
Teknik
Branscher
Portfölj
Anställ
Kontakta oss
sv Svenska

Välj språk

Om oss
Innowise är ett internationellt företag som utvecklar mjukvara för hela cykeln som grundades 2007. Vi är ett team på över 2500+ IT-proffs som utvecklar mjukvara för andra företag yrkesverksamma över hela världen.
Ladda ner översikt
Översikt Hur vi arbetar Företagens sociala ansvar Designstudio XR studio Partnerskap Karriär Blogg
Tjänster
Alla tjänster
Tjänster för utveckling av programvara i hela cykeln
IT-konsultationer och rådgivning Webbutveckling Mobil utveckling Utveckling av inbyggd programvara Anpassad mjukvaruutveckling MVP-utveckling Cloud development ERP-utveckling Stöd för stordatorer Modernisering
UI/UX design 3D-konstruktion Programvarutestning och kvalitetssäkring Säkerhetstestning Databasadministration DevOps DevSecOps Nätverk IT-personal förstärkning Dedikerat team
Implementering av avancerad teknik
Big data Datahantering Dataanalys Data Engineering Datavisualisering Business intelligence Machine learning Artificiell intelligens Data science Hållbarhet & ESG
Digital omvandling Automatisering av affärsprocesser Robotbaserad processautomation Cybersäkerhet Sakernas internet Blockchain NFT Metaverse
AR &VR
Teknik
Alla teknik
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang Rust C/C++ Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUI Kotlin Mendix Swift
Cloud
AWS Azure GCP Sharepoint
ERP & CRM
SAP MS Dynamics 365 Odoo Salesforce
Branscher
Alla branscher
Ekonomi Banking Handel Försäkring eCommerce Detaljhandel
Hälsovård Farmaci Utbildning Telekommunikationer Media och underhållning
Enterprise Tillverkning Fordonsindustrin Logistik Transportation Marknadsföring Reklam
Regeringen Energi och försörjning Olja & Gas Byggnation Fastigheter Jordbruk Resa
Portfölj
Fallstudier
Banking Ekonomi Hälsovård Läkemedel
eCommerce Detaljhandel Tillverkning Enterprise
Våra plattformar
System för uppföljning av sökande (ATS) HRM-system System för hantering av lärande (LMS) System för bokning av arbetsplatser
Anställ
Anlita dedikerade utvecklare
IT-personal förstärkning Dedikerade team Offshore-utvecklare
Anlita webbutvecklare
Angular React.js Vue.js JavaScript Svelte Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang COBOL
Anlita mobilutvecklare
iOS Andriod Kotlin React Native Swift
Anlita andra ingenjörer
AI Cloud AWS Azure DevOps QA Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Datakartläggningens kraft inom sjukvården: fördelar, användningsområden och framtida trender. I takt med att sjukvårdsindustrin och dess stödjande teknik snabbt expanderar genereras en enorm mängd data och information. Statistik visar att cirka 30% av världens datavolym hänförs till hälso- och sjukvårdsbranschen, med en beräknad tillväxttakt på nästan 36% fram till 2025. Detta indikerar att tillväxttakten är långt högre än för andra branscher som tillverkning, finansiella tjänster samt media och underhållning.
Huvudsidan
Om oss
Blogg

Jämförelse av Looker vs Power BI: avslöjar det bästa BI-verktyget

12 augusti 2025 20 min läsning
Sammanfatta artikeln med AI

Låt oss gå rakt på sak: Power BI är ofta det enklaste valet om du redan lever i Microsofts ekosystem. Det är snabbt, visuellt och bekant. Lookerär å andra sidan byggt för något djupare, för team som föredrar datamodellering, Git-baserade arbetsflöden och ren arkitektur i stor skala. Jag har arbetat mycket med båda, och jag kan säga att de inte är utbytbara. De byggdes med olika prioriteringar i åtanke.

Så nej, det här är inte ännu en "vilket är bäst?"-genomgång, utan snarare: Vilket verktyg passar bäst för hur ditt företag fungerar och hur du vill att det ska utvecklas?

Det är vad jag ska hjälpa dig att svara på.

I den här guiden går jag igenom de realistiska avvägningarna från prissättning och integration till CI/CD-arbetsflöden och smärtpunkter vid skalning - allt baserat på praktiskt arbete med riktiga kunder. Om du på allvar överväger Looker vs Power BIvisar jag dig var varje verktyg är bra, var de inte räcker till och hur du gör det bästa valet för din installation.

Looker vs Power BI: Vilket är det perfekta verktyget för affärsinformation?

Det finns ingen universell vinnare. Enkelt uttryckt beror det bästa BI-verktyget på vad ditt företag värdesätter mest: hastighet, kontroll, kostnad eller samarbete. Power BI fungerar utmärkt för team som behöver snabba instrumentpaneler och som arbetar inom Microsofts ekosystem. Looker, å andra sidan, ger ett stort värde när datapipelines är komplexa och konsekvens mellan avdelningar är ett måste.
Om du har ont om tid (eller ska presentera det här för din ledningsgrupp) finns här en snabb tabell som sammanfattar de viktigaste skillnaderna:

Strategisk vinkelPower BILooker
Teknik DNAByggd på Microsofts ekosystem; bäst när den används med Azure, Excel, etc.Cloud-native och Google-aligned; utformad för modern datainfrastruktur
Primär målgruppAffärsanvändare, analytiker och hybridtekniska teamDataingenjörer och utvecklingsteam som är bekväma med SQL + Git-arbetsflöden
Tankesätt för integrationTät integration inom Microsoft-stackDatagnostisk; flexibel över molnplattformar och databaser
Adoption & utbildningsinsatserLåg tröskel för att komma in; intuitivt för Excel-kunniga teamHögre inlärningskurva gynnar team med egen datatalang
Gemenskap & resurserStor användarbas, välfyllda forum, många tips och rådMindre men specialiserade; mer direkt support, mindre crowdsourcat innehåll

Sluta slösa timmar på manuella rapporter - vi automatiserar allt

Automatisera rapportering

Se vilka relaterade tjänster vi erbjuder

En djupgående jämförelse av Looker vs Power BI

Innan du väljer ett BI-verktyg måste du veta hur de faktiskt beter sig under huven. Låt oss bryta ner de viktigaste skillnaderna.

Power BI vs Looker: strategier för driftsättning

Power BI stöder både molnbaserade och lokala driftsättningar, vilket är ett stort plus för organisationer med äldre system, strikta efterlevnadsregler eller hybrida IT-miljöer. Den molnbaserade Power BI Service är snabb att lansera och integreras sömlöst med Microsoft 365, medan Power BI Rapportserver erbjuder ett lokalt alternativ, men var försiktig, det kommer med mer manuell underhåll och långsammare uppdateringar.

Lookerär å andra sidan byggd för molnet från grunden. Den erbjuder inte en traditionell lokal version som Power BI, men den stöder kundhostade implementeringar i molnmiljöer. Avvägningen? En smidigare installation, automatiska uppdateringar och inbyggd skalbarhet som växer med ditt företag.

Distributionsalternativ för Power BI vs. Looker
  • Välj Power BI om du befinner dig i en reglerad bransch (som finans eller myndigheter) eller är bunden till en lokal infrastruktur. Välj Looker om du vill ha en helt molnbaserad lösning som är snabb att rulla ut och enkel att skala.

Power BI vs Looker: dataintegration och kompatibilitet

Power BI är en naturlig lösning för företag som redan har investerat i Microsofts ekosystem. Det ansluter enkelt till Excel, Azure, Dynamics 365, och SharePointvilket skapar en smidig upplevelse från början till slut. Men det är inte låst till Microsoft; connectors finns tillgängliga för AWS, Google Cloud, Salesforce, SAPoch mycket mer. Observera att vissa integrationer kan kräva ytterligare konfiguration eller verktyg från tredje part för att du ska få ut mesta möjliga av dem.

Looker är molnagnostiskt och byggt med moderna datastackar i åtanke. Det ansluter naturligt till ledande molnlager som BigQuery, Snowflake och Redshift, liksom till ett brett utbud av SaaS-plattformar och anpassade API: er. Till skillnad från Power BI extraherar eller lagrar Looker inte data; den kör live SQL-frågor direkt på ditt datalager, vilket ger dig insikter i realtid utan att duplicera eller flytta data.

  • Välj Power BI om din teknikstack kretsar kring Microsofts verktyg och tjänster. Välj Looker om du arbetar över flera moln, lager och SQL-baserade system.

Power BI vs Looker: ETL & datalagring

Power BI inkluderar Power Query, ett kraftfullt, visuellt ETL-verktyg. Du kan rensa, omforma och slå samman data med hjälp av ett användargränssnitt som är intuitivt även för icke-tekniska användare. Det är en stor anledning till varför Power BI är så populär i affärsteam.

Looker gör inte ETL i sig, utan förväntar sig att data redan finns i ditt lager. Dess uppgift är att utföra omvandling och modellering i "query-time" ovanpå dessa data. Det hämtar data från livekällor med hjälp av SQL, cachar resultaten och låter dig definiera transformationer med hjälp av LookML, det anpassade modelleringsspråket. Det är exakt och återanvändbart men kommer med en brantare inlärningskurva.

Obs! Medan Power BI kan fråga data live med DirectQuery, antar de flesta av dess signaturfunktioner (som snabba instrumentpaneler och rik modellering) att data importeras till minnet. DirectQuery finns, men prestandakompromisser och funktionsbegränsningar driver ofta team mot in-memory-läge för allt utöver grundläggande rapportering.

  • Gå med Power BI om du vill ha en dra-och-släpp-ETL-upplevelse. Det är perfekt för affärsanvändare som behöver rensa, forma och visualisera data snabbt utan djup teknisk kunskap. Välj Looker om du bygger centraliserade, styrda datamodeller som stöder dussintals rapporter i olika team. Det ger dig versionskontroll, återanvändbarhet och konsekvent logik över hela linjen.

Power BI vs Looker: CI/CD-process

Looker stöder verklig CI/CD genom Git. Du kan versionshantera dina modeller, förgrena, granska och distribuera, precis som med programvara. För BI-team som behandlar instrumentpaneler som kod är det här en game-changer.

Traditionellt sett, Power BI förlitade sig på .pbix-filer som redigerades av en utvecklare åt gången. Ingen versionskontroll, ingen förgrening och många manuella steg. Men det håller på att förändras.

Med den nya Power BI Projekt (.pbip)-format och Azure DevOps-integration har Microsoft introducerat ett modernt CI/CD-alternativ. Det möjliggör versionshantering, teamsamarbete och automatiserade utrullningar, men kräver extra konfiguration och DevOps-kunskaper.

Power BI vs Looker: CI/CD-process
  • Välj Looker om du vill ha en sömlös Git-native-upplevelse och inbyggd versionshantering. Det är enkelt, elegant och utformat för BI-utveckling i samarbete redan från början. Välj Power BI om ditt team är investerat i Azure DevOps och du är redo att bygga upp en CI/CD-pipeline. Det är inte längre bakom, bara mer hands-on.

Power BI vs Looker: datavisualisering

Power BI är kungen av dra-och-släpp-instrumentpaneler. Dess bilder är intuitiva, anpassningsbara och tillgängliga även för icke-analytiker. Med stöd för naturliga språkfrågor och en öppen marknadsplats för anpassade bilder är det mycket användarvänligt. Även om du kan stöta på buggar med tredjepartsdiagram.

Looker ger dig full kontroll, men det förväntar sig mer av dig. Visualiseringar är anpassningsbara, men ofta byggda med kod. Det ger dig precision, vilket är bra för utvecklare och dataingenjörer, men inlärningskurvan är brantare.

Looker vs Power BI datavisualisering namn: power-bi-looker-rapporter
  • Power BI vinner för snabbhet och finess. Looker vinner för kontroll och återanvändbarhet. Välj baserat på vem som bygger och underhåller dina instrumentpaneler.

Power BI vs Looker: säkerhet och efterlevnad

Båda verktygen erbjuder säkerhet i företagsklass. Power BI förlitar sig på Azure AD, erbjuder rollbaserad åtkomstkontroll genom funktioner som Säkerhet på radnivå och objektnivåoch stöder DLP-policyer. Det är en naturlig passform för Microsofts inbyggda säkerhetsmodeller.

Looker har ett något mer detaljerat tillvägagångssätt. Den rollbaserade åtkomsten är mer anpassningsbar och inkluderar centraliserad styrning, varningar, detaljerad granskning och dynamiska säkerhetsregler som definieras direkt i LookML-koden. Det är särskilt starkt i miljöer med flera team där dataåtkomst måste finjusteras över domäner.

Power BI vs Looker: jämförelse av säkerhet och efterlevnad
  • Välj Power BI om din säkerhetsmodell är uppbyggd kring Azure och Microsoft-verktyg. Det passar perfekt in i företagets policyer och arbetsflöden för styrning. Välj Looker om du behöver detaljerad dataåtkomst för olika team eller regioner. Den centraliserade kontrollen gör det enklare att hantera behörigheter i stor skala.

Power BI vs Looker: anpassning

Power BI ger dig frihet på frontend. Du kan dra, släppa, ändra storlek, fästa och tematisera. Det ger användarna kreativ kontroll. Vill du bygga en instrumentpanel för chefer på 15 minuter? Det kan du förmodligen. Det finns till och med ett community-galleri för anpassade visualiseringar.

Men öppenheten har sina nackdelar: inga tvingande visuella standarder, vilket innebär att instrumentpaneler snabbt kan bli inkonsekventa om du inte låser saker internt.

Looker har det motsatta tillvägagångssättet. Den är mer rigid som standard, men djupt anpassningsbar genom kod. Om du vill ha pixelperfekta diagram som är byggda exakt enligt specifikation och återanvändbara komponenter över team, får du det med Looker. Men du måste skriva det, inte klicka på det.

  • Personligen föredrar jag Power BI för snabb prototypframtagning och ad hoc-rapportering. Det är som en whiteboard med knappar. Men när kunderna behövde instrumentpaneler som kunde skalas upp på 20 avdelningar utan visuellt kaos, blev Lookers strikta kontroll en välsignelse.

Dina instrumentpaneler ska tala samma språk i alla team - vi ser till att det blir så.

Unify-mätvärden

Power BI vs Looker: inlärningskurva och användbarhet

Inlärningskurvan beror helt och hållet på vem som använder verktyget och vad de försöker göra.

För byggare (analytiker, utvecklare eller dataingenjörer) är Power BI lättare att komma igång med. Det Excel-liknande gränssnittet och den visuella dra-och-släpp-designen gör det snabbt att koppla data och bygga dashboards. Du kan gå från rådata till rapporter på några timmar. Det tar dock tid att lära sig DAX för mer avancerad logik, och ofta introduceras en andra inlärningskurva.

Looker, å andra sidan, kräver mer i förskott. Byggare måste lära sig LookML, versionskontroll via Git och korrekta modelleringsprinciper. Det är inte svårt när du väl är inne i rytmen. Men det är inte något som de flesta analytiker bara kan "plocka upp". Det är byggt för team med en teknisk ryggrad.

För affärsanvändare (de "utforskande") vänder historien. När Lookers modell väl är på plats ger den en säkrare och mer guidad upplevelse. Mätvärdena är fördefinierade, logiken är låst och användarna kan utforska data med tillförsikt utan att förstöra något. I Power BI kan affärsanvändare fortfarande utforska data, men om de går utanför den guidade vägen kan de lätt införa inkonsekvenser utan att inse det.

  • Så, kort sagt: Power BI sänker inträdesbarriären. Looker höjer den, men med bättre skyddsräcken när du väl är inne.

"Hur ditt team lär sig ett BI-verktyg är viktigt, men det som är ännu viktigare är hur ditt företag upprätthåller förtroendet för data över tid. Power BI sprids ofta över avdelningar, vilket kan leda till inkonsekvent logik. Looker, genom sin design, centraliserar det ansvaret, vilket lönar sig i långsiktig tydlighet."

Dmitry Nazarevich

CTO

  • För BI med självbetjäning och snabb adoption? Power BI. För styrd data och långsiktig konsistens? Looker.

Power BI vs Looker: community och support

Power BI har en av de största gemenskaperna i BI-världen. Mellan forum, YouTube-handledning och MVP: er finns support överallt. Men att hitta rätt svar i bruset kan ta tid.

Looker har en mindre men tätare gemenskap. Det är mer utvecklingscentrerat och ger ofta diskussioner av högre kvalitet. Även om du kan stöta på vägspärrar utan dedikerat leverantörsstöd.

  • Om du vill ha bredd, gå med Power BI. Om du värdesätter djup och specificitet har Looker övertaget.

Power BI vs Looker: mobil upplevelse

Power BI:s mobilapp är en stark punkt. Den är responsiv, säker och stöder layoutanpassning för små skärmar. Var bara beredd på att spendera tid på att skräddarsy instrumentpaneler för mobilen, eftersom den inte alltid anpassar sig automatiskt.

Looker har ett lättare tillvägagångssätt. Den anpassar instrumentpaneler med hjälp av layoutregler, men saknar en fullfjädrad native-app. Det är funktionellt, men mindre engagerande på mobilen, särskilt för chefer som förväntar sig polerade, touch-first-upplevelser.

Jämförelse av mobilappen Power BI vs. Looker
  • Välj Power BI om mobil åtkomst är en prioritet för dina intressenter - det ger en mer förfinad, anpassningsbar appupplevelse. Välj Looker om mobilen inte är verksamhetskritisk och du nöjer dig med en förenklad, skrivskyddad vy när du är på språng.

Power BI vs Looker: prissättningsmodell och skalbarhet

Power BI är lättare att budgetera för, särskilt i början. Den erbjuder en gratisversion och Pro-planen på $14/månad per användare räcker för de flesta team som kommer igång. Premium-planen ($24/månad) erbjuder mer prestanda och delningsmöjligheter. Det är bra om du skalar inom Microsoft 365.

Lookers prissättning är anpassad och tenderar att vara högre. Den kombinerar en grundläggande plattformsavgift med licenstyper (utvecklare vs tittare) och användningsbaserade kostnader baserade på frågevolym eller API-anrop. Enterprise-konfigurationer börjar vanligtvis runt $3 000-$5 000 per månad och skalas efter dina behov. Den här modellen kan vara mer kostnadseffektiv om du har en tung och komplex BI-användning.

  • Välj Power BI om du vill ha en förutsägbar prissättning på ingångsnivå och en nära integration med Microsoft 365. Välj Looker om du behöver en skalbar, användningsbaserad modell som är utformad för komplexa BI-miljöer med hög efterfrågan.

Låt inte data i silo blockera beslut. Vi centraliserar den åt dig.

Anslut källor

Avslutning: de särskiljande styrkorna hos Power BI och Looker

Om du har kommit så här långt kanske du har kommit fram till samma slutsats som jag: Power BI och Looker konkurrerar inte på samma spelplan. De är byggda för olika team, prioriteringar och infrastrukturer.

Power BI är perfekt om du behöver snabba resultat, bred användning och minimal installation. Det är ett moget verktyg med en stor community och låg inlärningskurva, vilket är perfekt för affärsanvändare och team som redan är djupt inne i Microsoft-stacken. Jag har sett företag rulla ut dussintals instrumentpaneler på några dagar, med mycket lite IT-inblandning. Den typen av snabbhet är viktig.

8 kärnor Power BI fördelar

Lookerär å andra sidan byggt för djup. Det trivs i miljöer där datastyrning, modellkonsistens och komplexitet med flera källor är kritiska. Om du har ett centraliserat datateam eller behöver strikt kontroll över hur mätvärden definieras och återanvänds, ger Looker dig den arkitekturen och flexibiliteten att växa utan att måla om varje instrumentpanel varje gång ditt schema ändras.

7 centrala Looker-fördelar

Så, vilken ska du välja? Det beror på var du befinner dig och vart du är på väg. Om du precis har kommit igång eller bygger intern BI för försäljnings- och driftteam är Power BI ofta den snabbaste vinsten. Men om du hanterar komplexa dataflöden, stöder flera affärsenheter eller tänker långsiktigt om styrd, skalbar analys, är Looker värt den inledande ansträngningen.

Och om du fortfarande är osäker eller redan planerar en BI-transformation kan vi hjälpa dig. På Innowise hjälper vi företag att välja, implementera och utveckla rätt BI-lösningar baserat på deras verkliga utmaningar, inte bara på programvarans specifikationer.

FAQ

Hur väljer jag mellan Google Looker vs Power BI för mitt företag?

Börja med att utvärdera din nuvarande tekniska stack och hur dina team använder data. Om du redan kör på Microsoft (Excel, Azure, Teams) kommer Power BI att kännas som en förlängning av din befintliga installation. Men om dina data lever över flera plattformar, lager eller moln ger Looker dig flexibiliteten att modellera och hantera allt på ett ställe. Det kommer verkligen ner till hur centraliserad din datastyrning är och vem som driver dina BI-insatser, oavsett om det är affärsanvändare eller ett dedikerat datateam.

Ja, men det finns en hake. Looker är molnbaserat, men det kan absolut ansluta till lokala databaser som PostgreSQL, MySQL eller Oracle. Nyckeln är att konfigurera säker åtkomst via JDBC-drivrutiner och hantera den anslutningen på ett intelligent sätt. Om din installation är hybrid eller övergår till moln, hanterar Looker det bra. Var bara redo för lite mer installation jämfört med en helt molnbaserad stack.

Det beror på din definition av "bättre". Looker lagrar inte data, det frågar live från ditt lager, så dess prestanda beror på hur optimerad din backend är. Men när det paras ihop med verktyg som BigQuery eller Snowflake hanterar det stora, komplexa datamängder vackert. Power BI laddar data i minnet, vilket kan vara blixtsnabbt för kuraterade datauppsättningar, men kan ge vika under press om du bearbetar miljarder rader. Slutsats? Looker skalar bättre med rå volym, och Power BI är snabbare med förfinade datamängder.

För massiva, ständigt växande datamängder har Looker i allmänhet fördelen. Det är byggt för att fråga direkt från högpresterande lager och kräver inte duplicering av data för analys. Power BI kan också skalas, särskilt när den backas upp av Azure, men du kommer sannolikt att behöva kapacitetsplanering, prestandajustering och ibland arkitektoniska lösningar när du växer. Om skalbarhet inte är förhandlingsbar och dina data finns i molnet, vinner Looker enbart på arkitektur.

Båda verktygen erbjuder solida integrationsalternativ, men på olika sätt. Power BI ansluter väl inom Microsoft-universumet och stöder tjänster som Azure ML, Excel och Power Automate. Looker har under tiden en Action Hub och API-första strategi, vilket gör det lättare att ansluta till verktyg som Slack, Segment eller till och med anpassade appar. Så den bättre frågan är: vilket ekosystem planerar du att bygga runt?

Kiryl Drabysheuski

Ledning av ERP-konsulter

Kiryl Drabysheuski har över 18 års erfarenhet av IT- och ERP-konsulting och hjälper organisationer att lösa upp komplexa system, modernisera gamla arbetsflöden och eliminera manuell ineffektivitet. Som Lead ERP Consultant på Innowise kombinerar han tekniskt djup med strategisk insikt för att leverera lösningar som ökar produktiviteten, säkerställer efterlevnad och driver tillväxt. Speciellt för kunder inom tillverkning, läkemedel, olja & gas och digitala tjänster.

Läs mer

Innehållsförteckning

    Kontakta oss

    Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

    Skicka ett röstmeddelande till oss
    Bifoga dokument
    Ladda upp filen

    Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

    Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.

    Du kan också skicka oss din förfrågan
    till contact@innowise.com

    Vad händer härnäst?

    1

    När vi har tagit emot och behandlat din förfrågan återkommer vi till dig för att beskriva dina projektbehov och undertecknar en NDA för att säkerställa sekretess.

    2

    Efter att ha undersökt dina önskemål, behov och förväntningar kommer vårt team att ta fram ett projektförslag förslag med arbetsomfattning, teamstorlek, tids- och kostnadsberäkningar.

    3

    Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och fastställa detaljerna.

    4

    Slutligen undertecknar vi ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt direkt.

    Relaterat innehåll

    Blogg
    Dataanalysens roll i revolutioneringen av försäkringsbranschen
    Se hur avancerad analys hjälper försäkringsbolagen att förutse risker, prissätta försäkringar korrekt och upptäcka bedrägerier i realtid.
    Dmitry Nazarevich
    16 juni 2025
    Blogg
    Observationsmöjligheter och övervakning
    Observerbarhet och övervakning: översikt
    Bortom grundläggande övervakning: Hur verktyg för observerbarhet ger djupare systeminsikter och snabbare felsökning.
    Dmitry Nazarevich
    13 maj 2025
    Blogg
    Så förvandlar du vardagliga data till stora vinster för din detaljhandelsverksamhet
    Förstå hur detaljhandlare använder BI för att förutse efterfrågan, anpassa erbjudanden och effektivisera verksamheten.
    Dmitry Nazarevich
    12 maj 2025
    Blogg
    Beslutsunderrättelseverksamhet
    Beslutsintelligens: den nya eran av AI
    Se hur företag använder AI och datamodeller för att automatisera komplexa beslut inom finans, sjukvård och logistik.
    Dmitry Nazarevich
    6 maj 2025
    Blogg
    Hur cloud computing används inom hälso- och sjukvården: användningsfall och exempel
    Ta reda på hur cloud computing påverkar säkra journaler, telehälsa och kliniskt beslutsfattande.
    Aleh Yafimau
    5 maj 2025
    Blogg
    Digital tvilling i byggbranschen: fördelar, utmaningar och exempel från verkligheten
    Utforska hur digitala tvillingar inom byggbranschen skapar levande virtuella repliker som synkroniserar sensordata, simuleringar och löpande insikter om byggarbetsplatsen.
    Dmitry Nazarevich
    25 april 2025
    Blogg
    Liten täckning Utvecklingstrender för programvara 2024
    Kodning av framtiden: 14 trender inom mjukvaruutveckling som du inte kan ignorera 2025
    Från AI-driven utveckling till kvantdatorer - se de viktigaste trenderna som omdefinierar mjukvaruutvecklingen i år.
    Dmitry Nazarevich
    21 april 2025
    Blogg
    Den ultimata guiden till Apache Airflow
    Den ultimata guiden till Apache Airflow
    Lär dig vad Apache Airflow är och hur det hjälper till att automatisera, schemalägga och hantera komplexa dataarbetsflöden.
    Dmitry Nazarevich
    12 april 2025
    Blogg
    Stärk din verksamhet med analys av stora datamängder
    Skapa tillväxt med Big Data: prediktiv analys, kundinsikter och operativ effektivitet.
    Dmitry Nazarevich
    8 april 2025
    Blogg
    Odoo vs Zoho
    Odoo vs Zoho jämfört: Vilket verktyg ska du välja?
    Jämför Odoo och Zoho för att ta reda på vilket affärssystem som passar ditt företag bäst, från priser till funktioner och flexibilitet.
    Kiryl Drabysheuski
    31 mars 2025
    Blogg
    Datakartläggningens kraft inom hälso- och sjukvårdsbranschen
    Lär dig hur mappning av vårddata mellan olika system ökar noggrannheten, effektiviteten och patientresultaten.
    Anastasia Ilkevich
    28 mars 2025
    Blogg
    Datavetenskap vs dataanalys: förstå skillnaderna
    Jämför datavetenskap och analys för att tydligt identifiera det bästa tillvägagångssättet för ditt företags datadrivna beslut.
    Dmitry Nazarevich
    19 mars 2025

    Behöver du andra tjänster?

    Tjänster för dataarkitektur
    Cloud applikation-sutvecklingsföretag
    Konsultation inom Business Intelligence
    Konsulttjänster för stora datamängder
    Cloud-migrationstjänster
    Utvecklingsföretag för BigCommerce
    DevSecOps-tjänster
    Power BI-konsultföretag
    Professionella tjänster för affärsanalys
    Big data utvecklingsföretag
    DevOps-tjänster
    ETL-konsulttjänster
    pil