Looker vs. Power BI: Aktueller Softwarevergleich

Looker von Google und Microsoft Power BI sind beides Plattformen für Business Intelligence (BI) und Datenanalyse mit einer treuen Anhängerschaft. Diese Plattformen haben ihre Kundenbasis erweitert, indem sie mit den Entwicklungen im Bereich der Datenanalyse Schritt halten und Aufgaben der digitalen Transformation, des Data Mining und der Verwaltung großer Datenmengen ermöglichen, die für moderne Unternehmen unverzichtbar sind. Insbesondere haben beide Anbieter begonnen, in Tools und Ressourcen zu investieren, die die Demokratisierung von Daten und KI-gestützte Erkenntnisse unterstützen.

Als zwei angesehene Datenanalyseplattformen im BI-Bereich fällt es Nutzern möglicherweise schwer, sich für ihre Anforderungen an das Datenmanagement zwischen Looker und Power BI zu entscheiden. Für und gegen beide Lösungen gibt es Argumente. In diesem Vergleichsleitfaden gehen wir näher auf die Kernfunktionen, Vor- und Nachteile sowie die Preise von Looker und Power BI ein.

Doch bevor wir fortfahren, hier eine kurze Zusammenfassung, wodurch sich die beiden Produkte von ihren Wettbewerbern abheben:

• Looker: Besonders geeignet für aktuelle Nutzer von Google-Produkten und andere, die vor allem an hochgradig konfigurierbaren und fortschrittlichen Analysefunktionen interessiert sind, darunter Datenvisualisierungen und Berichte. Insbesondere Looker Studio vereint Benutzerfreundlichkeit mit einem hohen Maß an Anpassbarkeit und Kreativität und bietet zugleich eine kostengünstigere Version einer ansonsten teuren Plattform.
• Power BI: Besonders geeignet für aktuelle Nutzer von Microsoft-Produkten und andere, die ein benutzerfreundliches und erschwingliches BI-Tool suchen, das mit verschiedenen Datentypen und für unterschiedliche Anwendungsfälle funktioniert. Die Lösung gilt als eines der beliebtesten BI-Tools auf dem Markt und erfüllt die Anforderungen verschiedenster Teams, Budgets und Erfahrungsstufen, auch wenn bestimmte Anpassungsmöglichkeiten und Funktionen zur Verarbeitung großer Datenmengen eingeschränkt sind.

Looker vs. Power BI auf einen Blick

Was ist Looker?

Ein Beispieldashboard in Looker. Quelle: Google.

Looker ist eine fortschrittliche Business-Intelligence- und Datenmanagementplattform, mit der sich datengetriebene Anwendungen analysieren und entwickeln, Datenanalysen in zentrale Unternehmenstools einbetten und Datenanalysen demokratisieren lassen, ohne Self-Service-Funktionen und Konfigurierbarkeit aufzugeben. Seit der Übernahme im Jahr 2019 wird die Plattform von Google verwaltet. Dank ihrer tiefen Integration in das Google-Ökosystem ist sie bei Nutzern von Google Cloud und Workspace für einheitliche Analyseprojekte beliebt. Das Tool funktioniert jedoch auch gut mit anderen Cloud-Umgebungen und Anwendungen von Drittanbietern, da es eine recht intuitive und robuste Auswahl an Integrationen bietet.

Wichtige Funktionen von Looker

Der Looker Marketplace umfasst verschiedene Arten von „Blocks“. Dabei handelt es sich um Code-Snippets, mit denen sich komplexere Analysemodelle und -szenarien schnell erstellen lassen. Quelle: Google.

• Umfassende Bibliothek für Datenvisualisierungen: Neben der Möglichkeit, Visualisierungen praktisch für beliebige Parameter und Szenarien individuell zu konfigurieren, umfasst Lookers Datenvisualisierungs-bibliothek eine große Auswahl an vorgefertigten Visualisierungsoptionen. Traditionelle Visualisierungen wie Balken- und Kreisdiagramme sind leicht zugänglich, ebenso komplexere Darstellungen wie Heatmaps, Trichter und Zeitachsen.
• Code-Snippets als „Blocks“: Statt bestimmte Code-Snippets und ausgearbeitete Datenmodelle selbst neu zu entwickeln, bietet Looker Blocks vorgefertigte Datenmodelle und Code, mit denen Nutzer schnell hochwertige Datenmodelle entwickeln können. Branchen-, Cloud- und datenquellenspezifische Blocks sind verfügbar. Damit eignet sich die Lösung hervorragend für Nutzer mit unterschiedlichsten Hintergründen, die schneller mit komplexen Modellen beginnen möchten.
• Governed und integriertes Datenmodellieren: Mit seiner proprietären Modellierungssprache und dem Schwerpunkt auf Git-gesteuerter Datenspeicherung und Regelentwicklung können Nutzer problemlos vertrauenswürdige und kontrollierte Datenquellen erstellen. Das führt zu hochwertigeren und genaueren Datenmodellen – unabhängig davon, wie viele Teams mit diesen Modellen arbeiten.

Vorteile

• Looker verfügt über eine umfangreiche Bibliothek vorgefertigter Integrationen – auch für viele beliebte Datentools – und bietet außerdem benutzerfreundliche APIs für zusätzliche Integrationen, die Ihr Unternehmen möglicherweise einrichten muss.
• Die Visualisierungen und Berichte von Looker lassen sich leicht an die spezifischeren Projektanforderungen und Anwendungsfälle Ihres Unternehmens anpassen. Außerdem bietet die Lösung eine der vielfältigsten Visualisierungsbibliotheken auf diesem Markt.
• Mit LookML können Nutzer zentrale Governance-Regeln erstellen und Aufgaben der Versionskontrolle verwalten. Dadurch werden genauere Ergebnisse und eine höhere Datenqualität gewährleistet, selbst wenn die Datenmengen wachsen.

Nachteile

• On-Premises-Anwendungen von Looker lassen sich nicht problemlos mit Looker Studio und anderen cloudbasierten Tools in den Portfolios der Nutzer verbinden. Dadurch ist die Möglichkeit für On-Premises-Nutzer, Datenprojekte korrekt und in Echtzeit zu verwalten, stark eingeschränkt.
• Looker verwendet eine eigene Modellierungssprache, was es neuen Nutzern erschweren kann, schnell loszulegen.
• Einige Nutzer hatten Schwierigkeiten mit der Self-Service-Recherche und der Dokumentation des Anbieters.

Was ist Power BI?

Ein Beispieldashboard von Power BI. Quelle: Microsoft.

Microsoft Power BI ist eine Lösung für Business Intelligence und Datenvisualisierung und gehört heute zu den beliebtesten Datenanalysetools auf dem Markt. Als Teil der Microsoft Power Platform wird das Tool häufig mit Microsoft-Produkten wie Power Automate, Power Apps und Power Pages kombiniert, um Daten in unterschiedlichen Formaten und aus verschiedenen Quellen optimal zu nutzen. Der Fokus auf Benutzerfreundlichkeit macht Power BI zu einer führenden Option für Teams mit unterschiedlichsten Hintergründen. Insbesondere durch die zunehmende Verbreitung KI-gestützter Assistenzfunktionen, Visualisierungsvorlagen und nahtloser Integrationen mit anderen Microsoft-Produkten hat sich die Lösung zu einer der besten Plattformen für demokratisierte Datenwissenschaft und -analyse entwickelt.

Wichtige Funktionen von Power BI

Power BI gilt aus vielen Gründen als eines der besten mobilen BI-Tools. Dazu gehört, dass seine Visualisierungen und Dashboards für die mobile Ansicht optimiert sind. Quelle: Microsoft.

• KI-gestützte Analysen: KI-gestützte Datenanalysen und Berichtserstellung sind auf dieser Plattform bereits etabliert. Kürzlich wurde außerdem das generative KI-Tool Copilot für Power BI als Vorschauversion eingeführt. Dadurch kann die Plattform schneller Berichte erstellen, Daten in Echtzeit zusammenfassen und erklären sowie DAX-Berechnungen generieren.
• Integration mit Dynamics 365: Power BI lässt sich relativ gut in das CRM Microsoft Dynamics integrieren, was die Lösung zu einer hervorragenden Option für detaillierte Marketing- und Vertriebsanalysen macht. Viele vergleichbare Datenplattformen bieten keine derart nahtlosen CRM-Integrationsmöglichkeiten.
• Umfassende mobile Version: Anders als viele andere Wettbewerber in diesem Bereich verfügt Microsoft Power BI über eine voll ausgestattete, für Mobilgeräte entwickelte mobile Anwendung, die bei allen Preis- und Erfahrungsstufen verfügbar ist. Dank nativer mobiler Apps für Windows, iOS und Android kann jeder Smartphone-Nutzer Power-BI-Visualisierungen und -Dashboards schnell auf dem eigenen Gerät aufrufen.

Vorteile

• Power BI kann in der Cloud, On-Premises und sogar als eingebettete Lösung in anderen Anwendungen eingesetzt werden.
• Die Benutzeroberfläche ist Nutzern mit Erfahrung im Umgang mit Microsoft-Produkten sehr vertraut. Für andere wird die Plattform durch hilfreiche Schulungsressourcen und umfangreichen Kundensupport ergänzt.
• Diese Plattform vereinfacht die Demokratisierung von Datenanalysen, insbesondere durch KI-gestützte Funktionen und ein wachsendes Angebot an generativen KI-Funktionen.

Nachteile

• Während einige Nutzer es begrüßen, dass Power BI den Oberflächen anderer Microsoft-365-Office-Suite-Produkte ähnelt, kritisieren andere die veraltete Benutzeroberfläche und meinen, sie könnte stärker wie die anderer cloudbasierter Wettbewerber gestaltet werden.
• Insbesondere bei größeren Datenmengen hat die Plattform gelegentlich Schwierigkeiten, Daten schnell und korrekt zu verarbeiten. Dabei kommt es mitunter zu längeren Ladezeiten, Abstürzen und Fehlern.
• Die Visualisierungen lassen sich nur begrenzt anpassen, insbesondere im Vergleich zu ähnlichen Wettbewerbsprodukten.

Am besten für Kernfunktionen: Es kommt darauf an

Sowohl Looker als auch Power BI bieten alle Kernfunktionen, die man von einer Datenplattform erwartet, darunter Datenvisualisierungen, Tools für Berichte und Dashboards, Funktionen für die Zusammenarbeit und Integrationen. Beide Lösungen bieten außerdem zusätzliche Funktionen, die Nutzer bei ihren Analyseanforderungen unterstützen. Power BI bietet Unterstützung durch KI-Assistenten, während Looker Nutzer mit vorgefertigten Code-Snippets sowie einem vielfältigen Integrations- und Plugin-Marktplatz unterstützt.

Microsoft verfügt dank seiner umfassenden Suite an Datenmanagementfunktionen und der einfach einzurichtenden Integrationen mit anderen Microsoft-Tools über eine starke Nutzerbasis. Power BI kann in der Cloud, On-Premises und in eingebetteter Form bereitgestellt werden. Außerdem können Nutzer über eine umfassende mobile Anwendung auf das Tool zugreifen.

Looker ist webbasiert und bietet zahlreiche Analysefunktionen, mit denen Unternehmen Analysen und Erkenntnisse untersuchen, entdecken, visualisieren und teilen können. Unternehmen können die Lösung für eine Vielzahl komplexer Data-Mining-Techniken einsetzen. Mithilfe einer speziellen Modellierungssprache lassen sich Datenbeziehungen definieren, ohne SQL verwenden zu müssen. Looker ist außerdem eng mit zahlreichen Google-Datasets und -Tools integriert, darunter Google Analytics, sowie mit mehreren Daten- und Geschäftstools von Drittanbietern.

Looker erhält gute Bewertungen für die Granularität der Berichte, die Zeitplanung und die umfangreichen Integrationsoptionen, die ein offenes und kontrollierbares Ökosystem schaffen. Power BI schneidet dank seines Ökosystems aus Microsoft-Power-Platform-Tools bei der Breite des Angebots tendenziell besser ab als Looker. Nutzer bevorzugen Power BI außerdem häufig wegen seiner umfassenden Suite an Datentools, deren Bedienung nicht allzu schwer zu erlernen ist.

Da beide Tools so unterschiedliche Stärken haben, herrscht in dieser Kategorie Gleichstand.

Am besten für Benutzerfreundlichkeit und Implementierung: Power BI

Im Allgemeinen stellen Nutzer, die beide Tools ausprobiert haben, fest, dass Power BI einfacher zu bedienen und einzurichten ist als Looker.

Power BI bietet Nutzern eine Low-Code-/No-Code-Oberfläche sowie einen Drag-and-drop-Ansatz für seine Dashboards und Berichte. Darüber hinaus hilft die integrierte KI-Unterstützung – die mit der zunehmenden Verbreitung von Copilot in Power BI weiter ausgebaut wird – Nutzern dabei, komplexe Datenanalyseaufgaben unabhängig von ihren Erfahrungen mit dieser Art von Technologie oder Analyse zu beginnen.

Für einige Nutzer hat Looker eine steile Lernkurve, da sie die proprietäre Programmiersprache LookML erlernen und verwenden müssen, um ihre Modelle im System einzurichten und zu verwalten. Das kann für Nutzer mit wenig Erfahrung mit Modellierungssprachen schwierig sein. Viele weisen jedoch darauf hin, dass die Sprache leicht zu verwenden ist, sobald man ihre Grundlagen erlernt hat. Außerdem vereinfachen sie damit die Verteilung von Erkenntnissen an Mitarbeiter in vielen Geschäftsbereichen. Dadurch ist dieser Ansatz zur Datenmodellierung besonders vorteilhaft, wenn man bereit ist, die anfängliche Lernkurve zu bewältigen.

Das Fazit: Power BI gewinnt bei allgemeinen Anwendungsfällen für ein nichttechnisches Publikum, während Looker bei technischen Nutzern punktet, die seine Sprache beherrschen.

Am besten für fortschrittliche Datenanalyse: Looker

Obwohl beide Tools einzigartige Vorteile für Datenanalyseprozesse bieten, Looker übertrifft Power BI mit fortschrittlicheren Lösungen für Governance, Modellierung und Analyse von Unternehmensdaten, die gut in gängige Datenquellen und Tools integriert sind.

Beide Tools bieten umfangreiche Visualisierungsoptionen, doch Lookers Datenvisualisierungen und Berichte lassen sich besser anpassen und einfacher gemäß den Vorgaben Ihres Unternehmens und den Erwartungen der Stakeholder konfigurieren. Looker vereinfacht außerdem Integrationen mit Datentools von Drittanbietern wie Slack, Segment, Redshift, Tableau, ThoughtSpot und Snowflake und funktioniert zugleich gut mit Google-Datenquellen wie Google Analytics. Was die fortschrittlicheren Datenanalysefunktionen betrifft, übertrifft Looker Power BI und viele andere Wettbewerber mit Funktionen wie granularen Versionskontrollmöglichkeiten für Berichte, umfassender Sentimentanalyse und Text-Mining sowie offenen und kontrollierten Strategien zur Datenmodellierung.

Allerdings bietet Looker nur eingeschränkte Unterstützung für bestimmte Arten von Analyseaufgaben, etwa Clusteranalysen, während Power BI in diesem Bereich als führendes Tool gilt. Bisher führt Power BI außerdem KI-gestützte Analysen besser aus, wobei Google in diesem Bereich offenbar nicht weit zurückliegt.

Die Entscheidung fällt knapp aus. Aufgrund der Bandbreite an Datenanalyseprozessen und der zahlreichen Möglichkeiten, mit denen Google Datenanalyseaufgaben für seine Nutzer anpassbar macht, gewinnt Looker in dieser Kategorie.

Siehe auch: Die besten Datenanalysetools 

Am besten für Integrationen: Es kommt darauf an

Bei Integrationen könnten sowohl Power BI als auch Looker die Oberhand behalten.

Alles hängt davon ab, ob Sie in einer Microsoft- oder einer Google-Umgebung arbeiten. Aktuelle Microsoft-Nutzer bevorzugen wahrscheinlich Power BI, weil es sich so gut in Azure, Dynamics 365, Microsoft 365 und andere Microsoft-Produkte integrieren lässt. Ebenso profitieren Nutzer der Google Cloud Platform, von Google Workspace und anderen Google-Produkten eher von der integrierten Erfahrung, die Looker mit diesen Tools bietet.

Wenn Ihre Organisation derzeit mit keiner App aus einem dieser Anbieter-Ökosysteme arbeitet, kann es schwierig sein, bestimmte Integrationen von Drittanbietern mit Power BI oder Looker einzurichten. Um Power BI beispielsweise mit einem Tool für Zusammenarbeit und Kommunikation wie Slack zu verbinden, müssen Nutzer in der Regel Microsoft Power Automate oder ein zusätzliches Integrationstool eines Drittanbieters verwenden. Auch die nativen Integrationen von Looker mit Drittanbietern sind etwas begrenzt, allerdings bietet die Plattform einfach einzurichtende Integrationen und Aktionen für Tools wie Slack und Segment.

Da die Qualität der Integrationen jedes Tools stark von den anderen Tools abhängt, die Sie bereits verwenden, teilen sich Power BI und Looker in dieser Kategorie den ersten Platz.

Am besten bei der Preisgestaltung: Power BI

Power BI gehört durchgehend zu den erschwinglichsten BI-Lösungen auf dem Markt. Und obwohl insbesondere Looker Studio dazu beiträgt, die Kosten von Looker zu senken, gilt die Plattform im Allgemeinen als teurer.

Power BI ist über zwei zentrale kostenlose Versionen verfügbar: Power BI Desktop und ein kostenloses Konto in Microsoft Fabric. Auch die mobile App ist kostenlos und einfach zugänglich. Aber selbst für Teams, die mehr Funktionen für ihre Nutzer benötigen, sind die kostenpflichtigen Tarife nicht besonders teuer. Power BI Pro kostet nur 10 US-Dollar pro Nutzer und Monat, während Power BI Premium 20 US-Dollar pro Nutzer und Monat kostet.

Looker ist dagegen teurer, da Nutzer für die Funktionen auf Enterprise-Niveau einen höheren Preis zahlen müssen. Der Pay-as-you-go-Tarif der Standard Edition kostet 5.000 US-Dollar pro Monat, während alle anderen Tarife eine jährliche Bindung und ein Gespräch mit dem Vertrieb erfordern, um die genaue Höhe der zusätzlichen Kosten zu bestimmen.

Darüber hinaus fallen Gebühren für Nutzerlizenzen an, die bei 30 US-Dollar pro Monat für einen Viewer User beginnen. Wesentliche Änderungen an der Plattform können Nutzer nur als Standard User oder Developer User vornehmen; diese kosten jeweils 60 und 125 US-Dollar pro Nutzer und Monat.

Bei der Preisgestaltung und der allgemeinen Erschwinglichkeit seiner Tarifpakete übernimmt Power BI die Führung.

Siehe auch: Top-Unternehmen für die digitale Transformation

Warum sollten Sie Looker oder Power BI nicht verwenden?

Looker und Power BI sind zwar bei Datenteams und Citizen Data Scientists gleichermaßen beliebt, doch jede Plattform hat einzigartige Stärken – und Schwächen –, die für Ihr Team von Bedeutung sein können. Wenn einige der folgenden Eigenschaften auf Ihre Organisation zutreffen, sollten Sie möglicherweise in eine andere Datenplattform investieren.

Wer sollte Looker nicht verwenden?

Die folgenden Nutzer- und Unternehmenstypen sollten Alternativen zu Looker in Betracht ziehen:

• Nutzer, die ein On-Premises-BI-Tool wünschen; die meisten Looker-Funktionen, einschließlich nützlicher Verbindungen zu Looker Studio, sind nur für Cloud-Nutzer verfügbar.
• Nutzer, die nicht bereits mit anderen Google-Tools und -Anwendungen arbeiten, könnten Schwierigkeiten haben, Looker in ihre meistgenutzten Anwendungen zu integrieren.
• Nutzer mit wenig Erfahrung beim Erlernen von Programmiersprachen könnten Schwierigkeiten haben, da die meisten Vorgänge in Looker Modeling Language (LookML) ausgeführt werden.
• Nutzer, die ein kostengünstigeres BI-Tool wünschen, das dennoch umfangreiche Funktionen für mehrere Nutzer bietet.
• Nutzer in kleinen Unternehmen erhalten möglicherweise nicht den gesamten Anbieter-Support und die erschwinglichen Funktionen, die sie für den erfolgreichen Betrieb dieses Tools benötigen; es ist in erster Linie für mittelständische und größere Unternehmen konzipiert.

Wer sollte Power BI nicht verwenden?

Die folgenden Nutzer- und Unternehmenstypen sollten Alternativen zu Power BI in Betracht ziehen:

• Nutzer, die individuellere und konfigurierbare Visualisierungen benötigen, um die spezifischen Datenszenarien ihrer Organisation darzustellen.
• Nutzer, die nicht bereits mit anderen Microsoft-Tools und -Anwendungen arbeiten, könnten Schwierigkeiten haben, Power BI in ihren bestehenden Tool-Stack zu integrieren.
• Nutzer, die kontinuierlich riesige Datenmengen verarbeiten und damit arbeiten; einige Nutzerbewertungen deuten darauf hin, dass das System bei größeren Datenmengen fehleranfällig und langsam wird.
• Nutzer, die mit einer großen Zahl von Daten- und Business-Apps von Drittanbietern arbeiten; Power BI funktioniert am besten mit anderen Microsoft-Tools, insbesondere mit denen der Power Platform.
• Nutzer, die regelmäßig komplexere Analysen wie prädiktive Analysen durchführen müssen, benötigen möglicherweise zusätzliche Tools neben Power BI, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Wenn Looker oder Power BI nicht ideal für Sie sind, sehen Sie sich diese Alternativen an

Sowohl Looker als auch Power BI bieten umfangreiche Funktionen für Datenplattformen sowie reibungslose Integrationen mit vielen wichtigen Datenquellen und Geschäftsanwendungen ihrer Nutzer. Diese Tools sind jedoch möglicherweise nicht optimal auf das Budget, die Kenntnisse oder die Anforderungen Ihres Teams abgestimmt. Falls dies zutrifft, sollten Sie in eine dieser alternativen Datenplattformlösungen investieren:

Domo

Domo macht Daten für alle nutzbar, damit sie deren Wirkung auf das Unternehmen steigern können. Die cloudnative Datenerfahrung der Plattform basiert auf einer sicheren Datengrundlage und macht Daten mit benutzerfreundlichen Dashboards und Apps sichtbar und nutzbar. Domo wird besonders für seine Fähigkeit gelobt, Unternehmen dabei zu helfen, kritische Geschäftsprozesse schnell und in großem Maßstab zu optimieren.

Yellowfin

Yellowfin ist eine führende Embedded-Analytics-Plattform mit intuitiven Self-Service-BI-Optionen. Besonders erfolgreich ist sie bei der Beschleunigung der Datenerkundung. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform jedem – vom erfahrenen Datenanalysten bis zum technisch nicht versierten Geschäftsnutzer –, Berichte auf kontrollierte Weise zu erstellen.

Wyn Enterprise

Wyn Enterprise bietet eine skalierbare Embedded-Business-Intelligence-Plattform ohne versteckte Kosten. Sie stellt BI-Berichte, interaktive Dashboards, Warnmeldungen und Benachrichtigungen, Lokalisierung, Mandantenfähigkeit und White-Labeling in zahlreichen internen und kommerziellen Apps bereit. Wyn wurde für Self-Service-BI entwickelt und bietet umfangreiche Funktionen zur visuellen Datenerkundung, die bei alltäglichen Nutzern eine datengestützte Denkweise fördern. Das skalierbare, serverbasierte Lizenzmodell von Wyn lässt Ihrem Unternehmen Raum für Wachstum – ohne Nutzergebühren oder Datenmengenbeschränkungen.

Zoho Analytics

Zoho Analytics ist eine führende BI- und Datenanalyseplattform, die sich besonders für Nutzer eignet, die Self-Service-Funktionen für Datenvisualisierungen, Berichte und Dashboards wünschen. Die Plattform ist für die Arbeit mit einer großen Bandbreite an Datenformaten und -quellen ausgelegt und vor allem eng in eine Zoho-Software-Suite integriert, die Tools für Vertrieb und Marketing, HR, Sicherheit und IT-Management, Projektmanagement sowie Finanzen umfasst.

Sigma

Sigma ist eine cloudnative Analyseplattform, die Echtzeiteinblicke, interaktive Dashboards und Berichte liefert, damit Sie spontan datengestützte Entscheidungen treffen können. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche von Sigma müssen Sie kein Datenexperte sein, um in Ihre Daten einzutauchen, da für die Nutzung dieses Tools weder Programmierkenntnisse noch SQL erforderlich sind. Sigma hat außerdem kürzlich Sigma-AI-Funktionen für eine Vorschau im Early Access eingeführt.

Methodik der Bewertung

Looker und Power BI wurden anhand einiger zentraler Standards und Kategorien bewertet, in denen Datenplattformen erwartungsgemäß leistungsfähig sein sollten. Die vier nachfolgend behandelten Kategorien wurden entsprechend ihrer Bedeutung für die langfristige Nutzerbindung gewichtet.

Nutzererfahrung – 30 %

Bei der Nutzererfahrung haben wir darauf geachtet, wie einfach sich die einzelnen Tools nutzen und implementieren lassen und wie viele integrierte Supportressourcen für Nutzer verfügbar sind, die Schwierigkeiten beim Einstieg haben. Außerdem haben wir berücksichtigt, wie gut die Plattform unter bestimmten Belastungen funktioniert, etwa bei größeren Datenmengen, Anforderungen an Sicherheit und Nutzerkontrolle sowie komplexeren Modellierungs- und Visualisierungsszenarien. Schließlich haben wir die Verfügbarkeit des Tools in verschiedenen Formaten und die Qualität seiner Integration in zentrale Geschäfts- und Datenanwendungen bewertet.

Skalierbarkeit und Kompatibilität mit erweiterten Analysen – 30 %

Bei unserer Bewertung haben wir außerdem berücksichtigt, wie gut sich die einzelnen Plattformen skalieren lassen, um den Anforderungen anspruchsvollerer Analyseprozesse und größerer Datenverarbeitungsprojekte gerecht zu werden. Wir haben besonders darauf geachtet, wie sich die Plattform bei zunehmender Größe und Komplexität der Datenmengen verhält, und geprüft, ob Nutzerbewertungen Probleme mit Verzögerungen, Fehlern oder Systemabstürzen erwähnen. Zudem haben wir untersucht, welche Tools zur Unterstützung komplexerer Analyseaufgaben verfügbar sind, darunter KI-gestützte Einblicke und Unterstützung, erweiterte Integrationen und Plug-ins sowie anpassbare Dashboards und Berichte.

Integrationsfähigkeit – 20 %

Wir haben bewertet, wie gut sich die einzelnen Tools in andere Software- und Cloudlösungen desselben Anbieters integrieren lassen und wie einfach sich Integrationen von Drittanbietern entweder über vorgefertigte Konnektoren oder leistungsfähige APIs einrichten lassen. Dabei haben wir insbesondere untersucht, wie gut sich die einzelnen Plattformen in gängige Datenquellen außerhalb ihres Anbieter-Ökosystems integrieren lassen, darunter Plattformen wie Redshift, Snowflake, Salesforce und Dropbox.

Kosten und Zugänglichkeit – 20 %

Bei Kosten und Zugänglichkeit haben wir uns nicht nur auf kostengünstige Lösungen konzentriert, sondern auch darauf, wie gut die Einstiegslösungen der jeweiligen Anbieter funktionieren und die Anforderungen der Nutzer erfüllen. Wir haben die in jeder Preisstufe verfügbaren Nutzerfunktionen bewertet, wie schnell die Preise steigen – insbesondere bei Einzellizenzen oder erforderlichen Zusatzmodulen – und ob eine umfassende kostenlose Version verfügbar war, die den Einstieg erleichtert.

Fazit: Looker vs. Power BI

Microsofts Power BI gehört kontinuierlich zu den zwei oder drei führenden Business-Intelligence-Tools auf dem Markt. Neue Nutzer werden durch die Kombination aus einfach zu bedienenden Funktionen, niedrigen Kosten, nützlichen Dashboards und Visualisierungen, einer breiten Palette an Tools zur Datenaufbereitung und -verwaltung, KI-Unterstützung und Microsoft-spezifischen Integrationen gewonnen und gebunden. Die Lösung eignet sich sowohl als Einstieg als auch für fortgeschrittene Datenplattformprojekte, da sie Citizen Data Scientists und erfahrenen Datenanalysten die erforderlichen Funktionen bietet, um das Beste aus ihren Datensätzen herauszuholen.

Power BI ist aufgrund seiner allgemeinen Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit meist das bevorzugte der beiden Tools. Bei bestimmten Anforderungen von Enterprise-Nutzern an die Verteilung von Berichten und Analysen ist Looker Power BI jedoch deutlich überlegen. Und für Nutzer, die stark auf Google-Plattformen oder Anwendungen von Drittanbietern setzen, bietet Looker erfahrenen Analysten klare Vorteile.

Letztlich versucht Looker nicht wirklich, direkt mit Microsoft zu konkurrieren, da beide unterschiedliche Datennischen und Szenarien bedienen. Potenzielle Käufer können meist schnell feststellen, welches dieser Tools am besten zu ihren Anforderungen passt. Wenn Sie sich jedoch noch unsicher sind, sollten Sie beide Anbieter kontaktieren, um eine praktische Demo zu vereinbaren.

Als Nächstes lesen: Die besten Data-Mining-Tools und -Software