Alteryx vs. Tableau : comparaison des plateformes de données

Tableau et Alteryx sont deux plateformes très réputées de business intelligence (BI) et d’analytique des données. Ces applications font l’objet d’une demande croissante, car les entreprises se concentrent de plus en plus sur l’exploration de données issues de leurs vastes réserves de données, à la fois dans le cloud et sur site.

Qu’elles proviennent de bases de données relationnelles, d’applications d’entreprise, de données non structurées, des réseaux sociaux ou d’autres sources, il y a plus de données à analyser que jamais. En outre, les techniques d’exploration de données deviennent toujours plus sophistiquées, ce qui accroît les exigences imposées aux plateformes telles que Tableau et Alteryx.

En tant que plateformes populaires d’analytique des données, Alteryx et Tableau sont souvent en concurrence lorsqu’il faut choisir une solution. Chacune présente des arguments pour et contre. Il est difficile d’affirmer que l’une ou l’autre de ces plateformes de données serait un mauvais choix. Mais laquelle répond le mieux aux besoins de votre organisation en matière d’analytique des données ?

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Tableau vs. Alteryx : comparaison des principales fonctionnalités

Tableau se concentre avant tout sur la fourniture d’analyses grâce à l’intelligence artificielle, à la gestion des données et à la collaboration. Au cœur de Tableau se trouve une technologie propriétaire appelée VizQL, qui fait de la visualisation des données interactive une composante essentielle de la compréhension des données. Elle se distingue nettement des outils traditionnels, qui obligent l’utilisateur à analyser les données en lignes et en colonnes, à sélectionner un sous-ensemble de données, puis à créer un graphique à partir de ces données. À l’inverse, VizQL ignore ces étapes et crée immédiatement une représentation visuelle, fournissant un retour visuel au fil de l’analyse.

Tableau excelle sans conteste en visualisation, ce qui n’a pas été le point fort d’Alteryx. Alteryx s’est plutôt distingué par le nettoyage des données, se révélant ainsi plus utile aux analystes pour garantir l’exactitude des données et des visualisations. À quoi bon visualiser ou analyser des données inexactes ?

Alteryx est conçu pour extraire, transformer et charger (ETL) des données provenant d’un très grand nombre de sources. Il exploite les données au moyen de workflows tout au long du processus ETL. La répétabilité des processus permet de gagner beaucoup de temps par rapport aux opérations manuelles et à la ressaisie des données. Alteryx se montre également performant avec ses outils de découverte et de gestion des données. En revanche, les fonctionnalités de reporting sont limitées. La plateforme génère bien des rapports, mais ceux-ci sont uniquement destinés aux utilisateurs directs d’Alteryx BI. Les modèles analytiques facilitent toutefois le chargement des données dans des plateformes de visualisation tierces.

Dernières fonctionnalités et mises à jour

Dernièrement, Tableau a ajouté des fonctionnalités comme Ask Data dans Slack (poser des questions en langage naturel et obtenir automatiquement des visualisations de données), Einstein Discovery dans Slack (prévisions dans le workflow) et Model Builder (créer et exploiter collectivement des modèles prédictifs à l’aide d’Einstein).

Alteryx, de son côté, vient de renforcer sa plateforme avec la sortie d’Alteryx Analytics Cloud, qui étend ses capacités analytiques à un éventail bien plus large d’utilisateurs au sein de l’entreprise. Il leur suffit désormais d’un navigateur pour y accéder. Une solution de modélisation automatisée a également été ajoutée ; elle ne nécessite pas que des experts en data science codent des modèles de machine learning. Parmi les autres nouveautés figurent la possibilité de détecter des anomalies et des informations cachées dans les données, ainsi que de fournir des synthèses et des explications ciblées.

Tableau l’emporte en profondeur d’analyse et pour le type de fonctionnalités recherchées par les data scientists, les analystes et les utilisateurs avancés. Mais Alteryx a comblé l’écart avec les fonctionnalités d’analytique cloud récemment dévoilées.

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Tableau ou Alteryx : lequel est le plus facile à utiliser ?

Les nouveaux utilisateurs trouveront probablement Alteryx plus facile à utiliser que Tableau. Certains reprochent à Tableau une courbe d’apprentissage abrupte ; les utilisateurs doivent bien maîtriser le langage de programmation R, très utilisé en programmation statistique et en analyse des données.

Mais Tableau s’efforce de devenir plus facile à utiliser. Ses fonctionnalités d’analytique alimentées par l’IA abaissent le seuil d’accès aux techniques de data science. Tableau fonctionne particulièrement bien lorsque les données Excel et statistiques sont utilisées comme sources. Pour les autres formats, la facilité d’utilisation peut être moindre.

Alteryx n’a jamais eu la réputation d’être difficile à utiliser. Mais sa nouvelle version cloud le rend encore plus accessible. Toute personne disposant d’un navigateur peut accéder à la plateforme, et sa configuration peut désormais être effectuée en quelques minutes. Ses capacités low-code/no-code facilitent également l’extraction d’informations utiles par tous les utilisateurs afin de résoudre leurs problèmes métier les plus complexes.

En conclusion : Alteryx s’impose par son utilisation étendue auprès d’un public non technique, tandis que Tableau l’emporte auprès des utilisateurs plus techniques et avancés.

Tableau vs. Alteryx : comparaison des fonctionnalités analytiques

Tableau cherche à se différencier par ce qu’il décrit comme une expérience analytique intuitive, dotée de capacités plus riches grâce à son moteur VizQL. Il peut se connecter aux données en direct (en exécutant les requêtes dans la base de données et en renvoyant les résultats en temps réel) ou en mémoire (en important les données des systèmes sources dans Tableau). Les utilisateurs peuvent ainsi contrôler les performances, les coûts et la fraîcheur des données. Tableau affiche également de très bons résultats en matière de requêtes en direct et d’extractions, ce qui aide les analystes à accélérer leurs requêtes. L’utilisation du langage R en fait le vainqueur sur le plan des fonctionnalités statistiques.

Alteryx était très en retard en matière de fonctionnalités analytiques jusqu’à récemment. Sa nouvelle version cloud étend l’analytique au-delà des data scientists, de l’IT et des services d’analytique des données pour toucher les métiers. Tout utilisateur peut exploiter Designer Cloud pour préparer, combiner et restituer des données de manière visuelle et sans code, via un navigateur, y compris sur Mac.

Tableau l’emporte sur le plan des fonctionnalités analytiques, mais si les capacités récemment dévoilées d’Alteryx sont à la hauteur des fonctionnalités promises dans les communiqués de presse de l’entreprise, l’écart aura été considérablement réduit. Et grâce à sa facilité d’utilisation, de nombreux utilisateurs pourraient considérer Alteryx comme une meilleure option.

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Tableau vs. Alteryx : cloud et sur site

Tableau et Alteryx ont tous deux évolué dans un monde sur site. Et les deux plateformes s’efforcent de changer cela.

Tableau propose des solutions hébergées dans le cloud telles que Tableau Online et Tableau CRM, mais sa force réside dans les déploiements sur site, où se trouve une grande partie de son immense base installée. Il peut donc être difficile de faire évoluer les charges de travail Tableau dans le cloud.

Alteryx vient de lancer sa plateforme cloud, ce qui la place probablement en tête pour le moment. Designer Cloud est interopérable avec le produit Designer Desktop d’Alteryx, et les utilisateurs peuvent facilement collaborer et partager des workflows entre les deux applications.

Tableau vs. Alteryx : comparaison des solutions CRM

Le CRM et la BI vont souvent de pair. Tableau étant désormais détenu par Salesforce, il dispose d’excellentes fonctionnalités de marketing et de produits d’entreprise, et s’intègre à Salesforce Einstein Analytics (connu sous le nom de Tableau CRM). Par exemple, une extension de tableau de bord Einstein Discovery apporte à Tableau les fonctionnalités de modélisation prédictive d’Einstein.

Alteryx ne cherche pas à proposer de CRM, même si ses fonctionnalités ETL et analytiques peuvent parfaitement traiter les données importées de systèmes CRM. Mais la plateforme s’arrête aux portes des fonctionnalités CRM. Ainsi, pour ceux qui recherchent un CRM intégré, Tableau l’emporte.

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Tableau vs. Alteryx : comparaison de l’intégration

Tableau est très sollicité par son intégration avec Salesforce. Cela crée une expérience quelque peu fragmentée entre Einstein Analytics et Tableau, mais des progrès constants sont réalisés pour rapprocher les deux solutions. Ces problèmes devraient probablement être résolus prochainement. Les clients de Salesforce se verront donc proposer Tableau, et inversement.

Alteryx propose des dizaines de connecteurs de données qui facilitent l’importation et la modification des données entrantes. Les utilisateurs peuvent intégrer Alteryx à d’autres applications cloud, bases de données et feuilles de calcul. Des connecteurs de stockage cloud sont disponibles pour des plateformes telles qu’Amazon S3, Google Drive, Office 365 et Snowflake.

Alteryx est donc largement épargné par les difficultés d’intégration. Son approche cloud simplifie son déploiement et son utilisation. Alteryx l’emporte ici.

Quelle est la différence de prix entre Tableau et Alteryx ?

Tableau a la réputation d’être cher. Selon certaines estimations, il revient à environ 75 dollars US par mois et par utilisateur pour des fonctionnalités analytiques correctes. Mais ceux qui veulent seulement interagir avec quelques tableaux de bord de base peuvent l’obtenir bien moins cher. Cela dit, l’ajout de Tableau CRM, avec un tarif catalogue pouvant atteindre 150 dollars US par mois et par utilisateur, signifie que les nouvelles fonctionnalités et l’intégration Salesforce ne sont pas bon marché.

Alteryx possède un modèle tarifaire complètement différent, ce qui rend la comparaison difficile. La plateforme propose des abonnements annuels. Alteryx Designer coûte 5 195 dollars US par an. Les fonctionnalités supplémentaires sont facturées au prix fort. Tableau semble l’emporter pour certains appels d’offres, mais pas pour tous. Tout dépend des besoins de chaque organisation.

Tableau vs. Alteryx : conclusion 

Tableau bénéficie d’une base d’utilisateurs importante et enthousiaste, ainsi que d’une communauté très fidèle. Sa présence sur le marché est forte. La popularité de Tableau continue également de croître, notamment grâce à la distribution d’une plateforme gratuite appelée Tableau Public. C’est là que les utilisateurs peuvent partager et explorer des visualisations de données en ligne. Elle contient plus de 3 millions de visualisations interactives. Pourtant, c’est sur les marchés des data scientists, des spécialistes de l’analytique et des utilisateurs avancés que son éventail de fonctionnalités reçoit le plus d’éloges. Sur ces marchés, Tableau devrait être préféré à Alteryx.

Alteryx a la réputation d’être plus facile à utiliser. Alors qu’il s’agissait auparavant davantage d’une plateforme d’ETL et de nettoyage des données, ses capacités analytiques se sont développées jusqu’à rivaliser avec celles de Tableau. Sa nouvelle plateforme cloud lui permettra sans aucun doute de remporter des contrats face à Tableau. Pour ceux qui recherchent de bonnes capacités analytiques sans avoir besoin de fonctionnalités très poussées, Alteryx l’emporte probablement.

Il convient toutefois de noter que Gartner n’a pas inclus Alteryx dans son dernier « Magic Quadrant (MQ) for Analytics and Business Intelligence Platforms ». Tableau a été classé comme leader. Gartner attendra les résultats de ses enquêtes auprès des utilisateurs pour déterminer si les nouvelles capacités cloud d’Alteryx justifient son entrée dans le MQ.

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