5 min att läsa

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

Big data

Företag

Cloud

Looker

Power BI

Den globala affärsinformation (BI), värderad till 27,11 miljarder dollar 2022, är på en robust tillväxtbana som beräknas nå 54,27 miljarder dollar år 2030.Den kraftiga tillväxten i sektorn understryker företagens behov av att välja rätt BI-plattform bland den uppsjö av verktyg som finns tillgängliga för olika ändamål. Dessa sträcker sig från operativa behov och att få klarhet i lager till att förbättra kundupplevelsen och utvinna värde från IoT, enligt Forbes:

Bland de många alternativen, Looker och Power BI framstår som ledande utmanare på marknaden för BI-lösningar. Enligt ForbesMicrosoft Power BI är erkänt som det bästa verktyget för datavisualisering år 2023, medan Looker utmärker sig inom datautforskning.

När man ställs inför dessa två kraftpaket kan man fråga sig: "Vilket av dessa verktyg är bäst lämpat för mina behov?" För att besvara den frågan har våra Looker vs Power BI-guiden analyserar de tekniska aspekterna, ger en jämförande analys tillsammans med expertinsikter och hjälper företag att göra ett välgrundat val.

Att välja mellan Looker och Power BI: hitta det perfekta verktyget för omvärldsbevakning

Alla BI-verktyg på marknaden har utvecklats med specifika grundläggande mål. Dessa grundläggande mål dikterar ofta hur varje plattform utvecklas. Låt oss gå igenom de konceptuella grunderna för dessa två.

Looker och Power BI är båda verktyg för Business Intelligence (BI). De är utformade för att extrahera insikter från data och omvandla dessa insikter till visuella instrumentpaneler och rapporter. Looker är inriktat på dataanalys och integrationer i realtid, medan Power BI fokuserar på att utnyttja Microsofts ekosystem för att tillhandahålla intuitiva visualiseringar.

Looker, som föddes i cloudteknikens tidevarv, är stolt över sin flexibilitet och anpassningsförmåga. Det är en plattform som i grunden förstår värdet av sömlös integration, särskilt med tanke på spridningen av databaser och verktyg från tredje part.

Microsoft Power BI, namngiven en ledare i Gartner® Magic Quadrant™ 2023 för analys- och BI-plattformar, drar nytta av ett rikt mjukvaruekosystem. Samtidigt som man betonar intuitiva datavisualiseringsfunktioner blir den nära integrationen med andra Microsoft-produkter ofta dess unika försäljningsargument.

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 28 december 2023

Innehållsförteckning

"Looker, en relativt ny aktör på BI-området, vänder sig främst till utvecklare och erbjuder en robust plattform som är särskilt harmonisk med Googles infrastruktur. Dess kapacitet inom datatransformation och skapande av anpassade visualiseringar sticker ut. Det mindre communityt kan dock ibland innebära färre lättillgängliga resurser. Omvänt har Power BI ett stort community, vilket gör det till en reservoar av kunskap och delade verktyg. Detta mogna BI-verktyg är mångsidigt och riktar sig till både slutanvändare och utvecklare. Looker tillhandahåller specialiserade verktyg för djupdataarbete och passar in i Googles ekosystem, men Power BI:s bredare tilltal och resurser kan vara en betydande dragningskraft för många företag."

Looker vs. Power BI: uppgörelsen

I denna jämförelse kommer vi att utvärdera Looker och Power BI över viktiga affärs-och tekniska aspekter, allt från prissättningsmodeller till datasäkerhet och datavisualisering. Dessutom kommer vi att införliva insikter från vår Big data specialist, jorda vår analys i den kollektiva erfarenheten av olika experter, användarrecensioner och praktiskt arbete med båda dessa verktyg.

Prismodell och skalbarhet

Power BI använder en differentierad prismodell - varje nivå, från grundläggande till premium, erbjuder varierande funktioner. Power BI erbjuder en gratisversion som är idealisk för lärande eller enskilda projekt, medan Looker saknar ett jämförbart kostnadsfritt erbjudande.

Looker har ett konsumtionsbaserat tillvägagångssätt. Istället för fasta priser beräknas prissättningen baserat på dataanvändning och antal användare, vilket säkerställer att företag bara betalar för vad de förbrukar.

Medan Power BI:s differentierade prismodell ger tydliga skillnader, vilket gör det lättare för företag att förstå vad de får, erbjuder dess "Premium Per User" flexibilitet för mindre team som behöver avancerade funktioner utan att spränga banken. Looker är däremot intressant för företag som inte kan förutsäga det månatliga BI-engagemanget och föredrar en modell som skalas med användningen.

Looker debiterar vanligtvis cirka $5 000 per månad för en grupp med standard 10 användare. De erbjuder dock anpassad prissättning baserat på användarnas behov. Däremot erbjuder Power BI ett mer budgetvänligt alternativ. Power BI Pro kostar $10/månad per användare för självbetjäning av datavisualisering, medan Power BI Premium kostar $20/månad per användare eller övergripande $4,955/månad utan användarbegränsningar. Ditt val kan dock bero på skalningsmodeller.

Power BI: s integration med Azure erbjuder en skalningsmodell som har fördefinierade nivåer. Dessa nivåer är utformade för varierande databelastningar, men övergången mellan dem kanske inte är omedelbar. Det kan finnas scenarier där plötsliga spikar i databehandlingsbehov kan leda till flaskhalsar i prestanda om nivån inte justeras i tid. Looker, med stöd av Google Cloud, använder en mer dynamisk skalningsmetod. På grund av sin underliggande molninfrastruktur kan den snabbt tillhandahålla ytterligare resurser som svar på ökad efterfrågan. Detta kan vara särskilt fördelaktigt när databelastningen är oförutsägbar.

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

"För nystartade företag eller småföretag med förutsägbara BI-behov kan Power BI Pro eller PPU vara mer ekonomiskt. Större företag eller de med volatila användningsmönster kan dock tycka att Lookers konsumtionsbaserade prissättning är fördelaktig på lång sikt."

Strategier för införande

Looker är en 100% cloudbaserad plattform som ger fördelarna med omedelbar skalbarhet och noll infrastruktur. Med Looker behöver företagen inte bekymra sig om fysiska servrar eller tekniska team som uteslutande ägnar sig åt att underhålla dem. Den skalbara Looker-infrastrukturen möjliggör obehindrad tillväxt för allt från små och medelstora företag till stora företag. Dessutom innebär de automatiska uppdateringar som Looker rullar ut att företagen alltid har de mest uppdaterade funktionerna utan driftstopp eller betydande manuella ingrepp.

Power BI erbjuder en cloudbaserad lösning som kallas Power BI Service, men det finns också en lokal version som heter Power BI Report Server. Detta ger organisationerna flexibilitet att välja distributionsalternativ baserat på deras behov av infrastruktur, säkerhet och skalbarhet.

Power BI-tjänsten är snabb, uppdateras automatiskt och integreras väl med andra Microsoft-produkter, vilket ger den en fördel för dem som redan är inbäddade i Microsofts ekosystem. Den lokala versionen kräver dock mer underhåll och kan drabbas av driftstopp i samband med uppdateringar.

När det gäller skalbarhet är Power BI:s cloudversion, precis som Looker, utformad för att kunna skalas sömlöst. Men den lokala distributionen kan möta begränsningar beroende på organisationens IT-resurser. Looker fokuserar främst på cloud, medan Power BI erbjuder båda lösningarna, vilket kan vara en fördel för organisationer som behöver mer flexibilitet i sin distributionsstrategi.

"Looker har en obestridlig styrka i sin cloudstrategi, men Power BI:s flexibilitet när det gäller driftsättningsalternativ ger företaget en konkurrensfördel. Power BI:s dubbla distributionsstrategier kan tillgodose ett bredare spektrum av organisatoriska behov, från de som föredrar cloud till de som fortfarande förlitar sig på lokala system."

Dataintegration och kompatibilitet

Power BI, som är en Microsoft-avkomma, är naturligtvis optimerad för Microsoft-tekniker som Azure, Excel och SharePoint. Detta gör det till ett idealiskt val för företag som är djupt inrotade i Microsofts Infrastruktur. Men dess mångsidighet slutar inte där; Power BI erbjuder också anslutning till en rad andra tjänster, inklusive AWS, Google Cloud Platform, IBM, SAP, och mer, som tillgodoser olika datamiljöer.

Looker, en del av Google Cloud-portföljen, erbjuder ett expansivt utbud av kontakter. Från databaser till SaaS-plattformar, är Lookers flexibilitet utformad för att vara dataagnostisk, vilket säkerställer att olika datakällor, även de mindre vanliga, kan integreras.

"Att välja mellan Power BI och Looker kräver en grundlig förståelse för din organisations nuvarande dataarkitektur och framtida skalbarhetsplaner. Här är en trestegsguide:

Utvärdera ditt ekosystem: Om du huvudsakligen använder Microsoft-verktyg och planerar att fortsätta göra det, kommer Power BI att ge en mer strömlinjeformad upplevelse. Om din organisation använder en mängd olika plattformar eller planerar att diversifiera sin tekniska stack, erbjuder Looker bredare kompatibilitet.

Prognostisera skalbarhet: Även om båda verktygen kan skalas, kan Lookers omfattande kontaktutbud vara fördelaktigt om du överväger att införliva mer varierade datakällor i framtiden.

Utvärdera dolda kostnader: Integrationer kan ibland kräva ytterligare anslutningar eller verktyg från tredje part, vilket kan medföra extra kostnader. Kontrollera alltid de fullständiga integrationskraven."

ETL och datalagring

Looker fungerar som en SQL-förfrågningsgenerator och hämtar data direkt från sina associerade databaser. Looker erbjuder dock inga inbyggda lagringsmöjligheter för de data som hämtas. När det gäller ETL har Looker ingen dedikerad mekanism men kompenserar något med sin datamodellering. Detta möjliggör mer förfinade resultat som att visa transaktioner efter specifika tidsramar. Ändå innebär detta tillvägagångssätt att hela datatabellen bearbetas först.

Dessutom använder Looker en cachemekanism som lagrar hämtade data temporärt för att snabba upp efterföljande liknande förfrågningar. Uppgifterna stannar i cacheminnet under en viss period, t.ex. en timme eller en dag, vilket ökar hämtningshastigheten. Men med tanke på Lookers brist på omfattande ETL-processer och intern datalagring verkar det vara en liten nackdel.

Vid utvärdering av BI-verktyg är möjligheten att manipulera och anpassa data avgörande. Power Query är en funktion i Power BI som underlättar datatransformering, så att användarna kan extrahera och presentera data i önskat format. Looker, å andra sidan, särskiljer sig med sitt modelleringslager, LookML. Detta språk möjliggör djup anpassning och säkerställer enhetlighet, vilket gör det lämpligt för företag som letar efter en skräddarsydd upplevelse utan kompromisser.

"Medan Looker betonar datamanipulation genom kod, erbjuder Power Query en mer visuell upplevelse av datatransformation. Valet beror på tillgängliga resurser och preferenser: vissa team föredrar ett visuellt gränssnitt, medan andra är mer benägna att arbeta direkt med kod."

CI/CD-process

Looker har en inbyggd integration med Git och registrerar automatiskt ändringar i koden i separata grenar inom VCS. Efter kodgranskning slås dessa grenar samman och distribueras. Tack vare Gits detektering av sammanslagningskonflikter kan teamledarna effektivisera och förenhetliga kodversionerna. Looker har dessutom stöd för versionshantering, en funktion som saknas i Power BI. Denna versionskontroll förbättrar Lookers samarbetsförmåga ytterligare, vilket gör att den hamnar ett snäpp högre i denna tävling.

Tvärtom är Power BI:s arbetsflöde distinkt. Utvecklare skapar vanligtvis rapporter i Power BI Desktop och publicerar sedan till Power BI Service. Även om de flesta ändringar kräver att man använder Desktop kan vissa justeringar göras direkt i tjänsten, om än med vissa begränsningar. En viktig begränsning är att Power BI inte tillåter flera personer att arbeta med samma rapport samtidigt. Samarbete i Power BI kan därför vara en utmaning. När flera användare redigerar en rapport uppstår risken att ändringar skrivs över. För att lösa konflikter måste man ofta dyka djupt ner i rapportens XML-struktur för att hitta skillnader.

"Efter att ha arbetat med både Looker och Power BI kan jag intyga att Looker har bra samarbetsfunktioner tack vare Git-integrationen. Det förenklar versionshantering och distribution. Power BI är visserligen stark inom datavisualisering, men kan ibland innebära utmaningar för teamsamarbetet, särskilt med uppdelningen i Desktop och Service. För de som är djupt integrerade i Microsoft-världen har Power BI fortfarande sina fördelar. Men när det gäller teamwork och CI/CD-effektivitet sticker Looker ut."

Datavisualisering

Power BI utmärker sig med sitt användarcentrerade gränssnitt som är utformat för ett brett spektrum av användare, med intuitiv dra-och-släpp-mekanik och ett omfattande bibliotek med mallar. En av de utmärkande funktionerna är Q&A-verktyget som snabbt omvandlar användarfrågor till visuella insikter, vilket gör det ovärderligt för dem som behöver omedelbara insikter utan en djup databakgrund. Dessutom erbjuder Power BI möjligheten för användare att använda anpassade visualiseringar som skapats av communityn eller köpa mer specialiserade sådana. Detta öppna tillvägagångssätt innebär att även om det finns ett stort utbud av valmöjligheter, kan det finnas risk för inkonsekvenser eller buggar från tredjepartsvisualiseringar.

Looker, däremot, riktar sig till dem som har en djupare förståelse för data. Den ger detaljerad kontroll över visualiseringselement, perfekt för experter som önskar detaljerade justeringar. En utmärkande faktor för Looker är dess stöd för att utveckla och publicera anpassade visualiseringar. Experter kan till och med skapa begränsade visualiseringar som är skräddarsydda för personligt bruk, vilket säkerställer specificitet utan att kompromissa med den bredare dashboard-upplevelsen.

"När man visualiserar med Looker är det nödvändigt att följa vissa layoutstandarder, medan Power BI erbjuder oöverträffad frihet inom detta område. Med Power BI kan varje element placeras precis där man vill, vilket ger fler möjligheter till anpassning. Men denna omfattande personalisering kommer ofta med en prislapp. En annan sak att notera: även om det är möjligt att utnyttja innehåll från gemenskapen i Power BI, är det viktigt att närma sig det med försiktighet på grund av potentiella inkonsekvenser eller buggar. På det hela taget tillgodoser varje verktyg olika behov och preferenser, men båda är formidabla på sina respektive arenor."

Säkerhet och efterlevnad

Power BI och Looker prioriterar datasäkerhet genom kryptering i transit och i vila, robust autentisering, rollbaserad åtkomstkontroll, datastyrning, revision och efterlevnadscertifieringar.

Power BI säkrar data i transit med SSL/TLS och i vila med AES-256-kryptering. Dess Azure Active Directory-integration förbättrar säkerheten, och den erbjuder DLP-policyer (Data Loss Prevention) för efterlevnad.

Looker använder standardkryptering för data i transit och i vila. Den utmärker sig med mycket anpassningsbar rollbaserad åtkomstkontroll, centraliserad datastyrning samt avancerad övervakning och varningar för proaktiv säkerhet.

"Power BI kan vara ledande inom datasäkerhet för organisationer som är djupt integrerade i Microsofts ekosystem och erbjuder Azure Active Directory-integration och robust rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC). Den är väl lämpad för företag med komplexa säkerhetsbehov och DLP-krav (Data Loss Prevention). Looker är dock bäst när anpassning och flexibilitet är av största vikt. Dess finkorniga RBAC och plattformskompatibilitet gör den till ett utmärkt val för organisationer med olika datamiljöer. Lookers fokus på centraliserad datastyrning och avancerad övervakning och varning kan vara fördelaktigt för att upprätthålla datasäkerhet och hantera hot på ett effektivt sätt."

Inlärningskurva och användbarhet

Hur lätt det är att ta till sig ett BI-verktyg kan vara avgörande för dess framgång. Power BI, med sitt intuitiva gränssnitt, erbjuder en enkel inlärningskurva, särskilt för dem som är bekanta med andra Microsoft-produkter. Looker är visserligen kraftfullt, men kräver en brantare inlärningskurva, särskilt när man fördjupar sig i LookML.

"För dem som är bekanta med Excel eller SharePoint är det relativt enkelt att dyka in i Power BI. Överflödet av resurser, självstudier och forumdiskussioner gör det lättare att kickstarta din resa - ladda bara ner skrivbordsversionen och sätt igång. Å andra sidan har Looker, trots att den erbjuder djup och granularitet, en något brantare startpunkt. Innan man kan dyka in måste man begära en demo och navigera genom ett byråkratiskt lager och vänta på att deras team ska ta kontakt. Denna väntetid kan vara avskräckande för dem som är ivriga att börja omedelbart."

Gemenskap och stöd

Power BI, som ett Microsoft-erbjudande, har ett omfattande supportsystem som kompletteras av en bred och aktiv gemenskap. Detta omfattande nätverk säkerställer att användarna har tillgång till en mängd handledningar, forum och officiell dokumentation. Dessutom kan Microsofts dedikerade supportkanaler för Power BI vara lyhörda och omfattande. Men med en så stor community kan det ibland vara som att leta efter en nål i en höstack att hitta specifika svar på grund av den stora mängden information.

Looker är visserligen mindre till ytan, men har en sammansvetsad grupp av entusiaster som ofta går in i detaljerade diskussioner. Även om det kan finnas färre standardlösningar tillgängliga, kan stödet från Looker vara mer personligt, med tanke på dess storlek. Denna intimitet innebär att användarna ibland kan få direkta, fokuserade råd eller lösningar snabbare.

"Power BI:s omfattande ekosystem, som backas upp av Microsofts supportinfrastruktur, säkerställer att det alltid finns någon form av hjälp att få. Utmaningen är dock att urskilja det mest relevanta från mängden. Looker, med sin mer koncentrerade community, ger ett djupare engagemang, ofta åtföljt av snabba och skräddarsydda supportsvar. Organisationer bör fundera över sina behov: för dem som kräver omfattande resurser och ett brett utbud av lösningar sticker Power BI ut. Men om din organisation värdesätter djupgående, fokuserade diskussioner och en mer personlig supportupplevelse, kan Looker vara en bra lösning."

Mobil erfarenhet

I en tid av mobilitet måste BI-verktygen anpassas. Power BI erbjuder en fantastisk mobilapplikation som säkerställer att beslutsfattare är informerade när de är på språng. Gränssnittet är intuitivt och rapporterna anpassas sömlöst till mindre skärmar. Att skapa en mobillayout i Power BI kräver dock ytterligare steg. Looker, å andra sidan, underlättar denna process. Även om mobilappen inte är ordentligt optimerad konverterar Looker enkelt skrivbordslayouten till mobil genom sina utvecklingsregler.

"Efter att ha arbetat mycket med båda plattformarna har jag känt av kontrasten. Power BI:s mobilapp är utan tvekan en game-changer, men att skapa den perfekta mobillayouten kan ibland vara ett extra lager av arbete. Looker förenklar visserligen övergången från desktop till mobil med sina utvecklingsriktlinjer, men kommer till korta när det gäller upplevelsen av mobilapplikationen. Den är inte så väloptimerad som man skulle kunna hoppas, vilket gör att användarna ofta vill ha mer."

Avslutning: de särskiljande styrkorna hos Power BI och Looker

Både Power BI och Looker har skapat unika platser i BI-landskapet. Power BI, som är djupt integrerat i Microsofts ekosystem, erbjuder användarvänlighet och ett omfattande supportnätverk. Looker, som backas upp av Google Cloud, erbjuder omfattande anpassningsmöjligheter och en flexibel prismodell som skalar med användandet. För de som använder Microsofts verktyg och söker intuitiva funktioner kan Power BI vara ett bättre val. Samtidigt kan företag som värdesätter invecklad anpassning, dynamisk skalbarhet och en mer personlig gemenskap dra sig mot Looker.

FAQ

Hur väljer jag mellan Looker och Power BI för mitt företag?

Valet mellan Looker och Power BI beror på flera faktorer: din nuvarande teknikstack, dina datakällor, vilken skalbarhet du behöver och hur väl ditt team känner till plattformarna. Ta alltid hänsyn till organisationens unika behov, mål och tekniska landskap. Om du redan har investerat i Microsoft-tjänster kan Power BI erbjuda smidigare integration. Omvänt ger Looker bredare databaskompatibilitet och kan vara det bästa valet för diversifierade datakällor.

Kan Looker ansluta till datakällor som inte är cloudbaserade?

Ja, Looker kan ansluta till både cloudbaserade och lokala databaser. Det är utformat med flexibilitet i åtanke för att tillgodose företag med hybriddatamiljöer. Som alltid bör du se till att du har de drivrutiner och konfigurationer som krävs för sömlös anslutning.

Är Power BI lämpligt för småföretag?

Absolut. Power BI erbjuder en kostnadsfri desktop-version, vilket gör den attraktiv för småföretag eller nystartade företag med en stram budget. Den ger robusta datavisualiseringsfunktioner, och när ditt företag växer kan du skala upp till mer avancerade, betalda versioner av plattformen.

Vilket verktyg erbjuder bättre skalbarhet för hantering av stora datamängder?

Både Looker och Power BI är utformade för att hantera stora mängder data, men deras prestanda kan variera beroende på specifika scenarier. Looker är webbläsarbaserad och använder kraftfulla databaser bakom kulisserna, vilket gör att den kan hantera stora datamängder med finess. Power BI, å andra sidan, är tätt integrerad med Azure, Microsofts molntjänst, som erbjuder skalbarhetsalternativ. Det viktigaste är att förstå din datalast och tillväxtprognoser för att säkerställa att det verktyg du väljer kan skalas i takt med dina behov.

Kan jag integrera Looker eller Power BI med andra analysverktyg?

Ja, både Looker och Power BI erbjuder en rad integrationer med populära analysverktyg. Looker har sin Action Hub, som möjliggör integration med olika tredjepartsplattformar, medan Power BI kan anslutas till en mängd olika tjänster, särskilt inom Microsofts ekosystem. Kontrollera alltid att ditt specifika verktyg eller din specifika tjänst stöds, och ta hänsyn till potentiella framtida integrationer när du väljer.

Relaterat innehåll

Blogg

Small cover Utvecklingen av P2P-transaktioner

Utvecklingen av P2P-transaktioner: en omfattande guide

Blogg

Digital tvilling i byggbranschen: fördelar, utmaningar och exempel från verkligheten

Blogg

Trender för stordata 2024: Navigera i framtiden för datateknik

Blogg

Feltolerant BPM med Camunda & Spring Boot cover small

Automatisering av affärsprocesser med Camunda: feltolerant implementering av BPM-system

Blogg

Dataanalysens roll i revolutioneringen av försäkringsbranschen

Blogg

Varför anställa juniora mjukvaruutvecklare för dina projekt

Blogg

Sprint tokenization: en stor förändring inom databehandling

Blogg

Att välja rätt IT nearshoring partner: tips för IT-konsulter i Europa

Blogg

Varför ditt projekt sannolikt kommer att misslyckas utan BA

Varför ditt projekt sannolikt kommer att misslyckas utan en BA-specialist

Blogg

Varför IT-projekt misslyckas

Blogg

Observerbarhet och övervakning: översikt

Blogg

Strategier för en bättre cloudmigrering

Kontakta oss

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

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

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.

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