Looker vs. Power BI : comparaison des logiciels les plus récents

Looker de Google et Microsoft Power BI sont deux plateformes de veille stratégique (BI) et d’analyse de données qui bénéficient toutes deux d’une solide communauté d’utilisateurs. Ces plateformes ont développé leur clientèle en restant à jour dans le domaine de l’analyse de données et en permettant les tâches de transformation numérique, d’exploration de données et de gestion des mégadonnées indispensables aux entreprises modernes. Plus précisément, ces deux fournisseurs ont commencé à investir dans des outils et des ressources qui favorisent la démocratisation des données et les analyses fondées sur l’IA.

En tant que deux plateformes d’analyse de données réputées dans le domaine de la BI, Looker et Power BI peuvent être difficiles à départager pour les utilisateurs à la recherche d’une solution répondant à leurs besoins de gestion des données. Chacune présente des avantages et des inconvénients ; dans ce guide comparatif, nous examinerons plus en détail les fonctionnalités essentielles, les points forts, les points faibles et les tarifs de Looker et Power BI.

Mais avant d’aller plus loin, voici un bref résumé des éléments qui distinguent chaque produit de ses concurrents :

• Looker: Idéal pour les utilisateurs actuels des produits Google et pour ceux qui s’intéressent avant tout à des fonctionnalités d’analyse avancées et hautement configurables, notamment en matière de visualisation des données et de création de rapports. Looker Studio, en particulier, concilie facilité d’utilisation, personnalisation poussée et créativité, tout en proposant une version moins coûteuse d’une plateforme par ailleurs onéreuse.
• Power BI: Idéal pour les utilisateurs actuels des produits Microsoft et pour ceux qui recherchent un outil de BI abordable et facile à utiliser, compatible avec une grande variété de types de données et de cas d’usage. Considéré comme l’un des outils de BI les plus populaires du marché, il répond aux besoins d’équipes, de budgets et de niveaux d’expérience variés, même si certaines possibilités de personnalisation et de traitement des mégadonnées sont limitées.

Looker vs. Power BI en un coup d’œil

Qu’est-ce que Looker ?

Exemple de tableau de bord dans Looker. Source : Google.

Looker est une plateforme avancée de veille stratégique et de gestion des données qui permet d’analyser et de créer des applications pilotées par les données, d’intégrer l’analyse de données aux principaux outils de l’organisation et de démocratiser l’analyse des données tout en préservant les capacités de libre-service et de configuration. Google gère la plateforme depuis son acquisition en 2019 et, grâce à son intégration poussée dans l’écosystème Google, celle-ci est très appréciée des utilisateurs de Google Cloud et de Workspace pour les projets d’analyse unifiée. L’outil fonctionne toutefois également avec d’autres environnements cloud et des applications tierces, car il propose une collection d’intégrations assez intuitive et robuste.

Principales fonctionnalités de Looker

La place de marché Looker comprend différents types de « blocs », c’est-à-dire des extraits de code qui permettent de créer rapidement des modèles et des scénarios d’analyse plus complexes. Source : Google.

• Bibliothèque complète de visualisations de données : Outre la possibilité de configurer précisément leurs visualisations pour pratiquement tous les paramètres et scénarios, les utilisateurs de Looker bénéficient d’une bibliothèque de visualisation des données qui comprend un large éventail d’options visuelles prédéfinies. Les représentations classiques, comme les graphiques à barres et les diagrammes circulaires, sont facilement accessibles, tout comme des visualisations plus complexes, telles que les cartes thermiques, les entonnoirs et les frises chronologiques.
• Extraits de code « blocs » : Plutôt que de réinventer la roue pour certains extraits de code et modèles de données déjà conçus, Looker Blocks propose des modèles de données et du code prédéfinis qui aident les utilisateurs à développer rapidement des modèles de données de haute qualité. Des blocs propres à un secteur, à un environnement cloud ou à une source de données sont disponibles, ce qui en fait une excellente solution pour les utilisateurs de tous horizons qui souhaitent se lancer plus rapidement dans des modèles complexes.
• Modélisation des données gouvernée et intégrée : Grâce à son langage de modélisation propriétaire et à l’importance accordée au stockage des données et au développement des règles pilotés par Git, les utilisateurs peuvent facilement créer des sources de données fiables et gouvernées, qui produisent des modèles de données plus précis et de meilleure qualité, quel que soit le nombre d’équipes travaillant à partir de ces modèles.

Avantages

• Looker propose une vaste bibliothèque d’intégrations prédéfinies, notamment pour de nombreux outils de données populaires, ainsi que des API conviviales pour toutes les intégrations supplémentaires que votre organisation pourrait avoir besoin de configurer.
• Les visualisations et les rapports de Looker sont faciles à personnaliser pour répondre aux exigences et aux cas d’usage plus spécifiques de vos projets ; la plateforme offre également l’une des bibliothèques de visualisations les plus variées du marché.
• LookML permet aux utilisateurs de créer des règles de gouvernance centralisées et de gérer le contrôle des versions, garantissant ainsi des résultats plus précis et des données de meilleure qualité, même lorsque les volumes de données augmentent.

Inconvénients

• Les applications Looker sur site ne se connectent pas facilement à Looker Studio ni aux autres outils cloud utilisés par les utilisateurs, ce qui limite fortement la capacité à gérer avec précision et en temps réel les projets de données des utilisateurs sur site.
• Looker utilise son propre langage de modélisation, ce qui peut compliquer la prise en main rapide de la plateforme pour les nouveaux utilisateurs.
• Certains utilisateurs ont rencontré des difficultés avec la recherche en libre-service et la documentation du fournisseur.

Qu’est-ce que Power BI ?

Exemple de tableau de bord Power BI. Source : Microsoft.

Microsoft Power BI est une solution de veille stratégique et de visualisation des données qui figure parmi les outils d’analyse de données les plus populaires du marché actuel. En tant que composant de Microsoft Power Platform, l’outil est fréquemment associé à des produits Microsoft comme Power Automate, Power Apps et Power Pages afin de tirer le meilleur parti de données provenant de sources et de formats différents. Son orientation axée sur la facilité d’utilisation en fait une option de premier plan pour les équipes de tous horizons ; notamment grâce au développement de ses fonctionnalités d’assistance fondées sur l’IA, de ses modèles de visualisation et de ses intégrations fluides avec les autres produits Microsoft, il est devenu l’une des meilleures solutions pour démocratiser la science des données et l’analyse.

Principales fonctionnalités de Power BI

Power BI est considéré comme l’un des meilleurs outils de BI mobile pour de nombreuses raisons, notamment parce que ses visualisations et ses tableaux de bord sont optimisés pour un affichage mobile. Source : Microsoft.

• Analyses fondées sur l’IA : L’analyse des données et la création de rapports assistées par l’IA sont déjà bien établies sur cette plateforme, mais récemment, l’outil Copilot d’IA générative est également arrivé en préversion dans Power BI. Cette évolution renforce la capacité de la plateforme à créer plus rapidement des rapports, à résumer et à expliquer les données en temps réel et à générer des calculs DAX.
• Intégration à Dynamics 365 : Power BI s’intègre relativement bien au CRM Microsoft Dynamics, ce qui en fait une excellente option pour les tâches d’analyse approfondie du marketing et des ventes. De nombreuses plateformes de données comparables ne proposent pas de fonctionnalités d’intégration CRM aussi fluides.
• Version mobile complète : Contrairement à de nombreux autres concurrents dans ce domaine, Microsoft Power BI est fourni avec une application mobile complète, conçue pour les appareils mobiles, disponible à tous les niveaux de prix et d’expérience utilisateur. Grâce aux applications mobiles natives disponibles pour Windows, iOS et Android, tout utilisateur de smartphone peut consulter rapidement les visualisations et les tableaux de bord Power BI depuis son appareil personnel.

Avantages

• Power BI peut être utilisé dans le cloud, sur site et même comme solution intégrée à d’autres applications.
• L’interface utilisateur sera très familière aux utilisateurs expérimentés des produits Microsoft ; pour les autres, la plateforme s’accompagne de ressources de formation utiles et d’un service d’assistance client conséquent.
• Cette plateforme simplifie la démocratisation de l’analyse des données, notamment grâce à ses fonctionnalités fondées sur l’IA et à un ensemble croissant de fonctionnalités d’IA générative.

Inconvénients

• Si certains utilisateurs apprécient la ressemblance de Power BI avec les autres interfaces de la suite bureautique Microsoft 365, d’autres ont signalé le caractère daté de l’interface et estiment qu’elle pourrait être améliorée pour ressembler davantage à celles d’autres concurrents cloud.
• Avec des volumes de données importants notamment, la plateforme peine parfois à traiter les données rapidement et avec précision ; des temps de chargement plus longs, des plantages et des bogues apparaissent occasionnellement pendant ce processus.
• Les visualisations sont peu personnalisables, surtout par rapport à celles de concurrents similaires.

Meilleur choix pour les fonctionnalités essentielles : cela dépend

Looker et Looker et Power BI proposent toutes les fonctionnalités essentielles attendues d’une plateforme de données, notamment des outils de visualisation des données, de création de rapports et de tableaux de bord, des fonctions de collaboration et des intégrations. Elles offrent également des fonctionnalités supplémentaires pour répondre aux besoins analytiques des utilisateurs. Power BI propose une assistance par IA, tandis que Looker aide les utilisateurs grâce à des extraits de code prédéfinis et à une place de marché variée d’intégrations et de modules d’extension.

Microsoft dispose d’une solide base d’utilisateurs grâce à sa suite complète de fonctionnalités de gestion des données et à ses intégrations faciles à configurer avec les autres outils Microsoft. La solution peut être déployée dans le cloud, sur site et au format intégré ; les utilisateurs peuvent également accéder à l’outil via une application mobile complète.

Looker est une solution web qui offre de nombreuses fonctionnalités d’analyse que les entreprises peuvent utiliser pour explorer, découvrir, visualiser et partager des analyses et des informations. Les entreprises peuvent l’employer pour une grande variété de techniques complexes d’exploration de données. La solution s’appuie sur un langage de modélisation spécifique pour définir les relations entre les données, sans passer par SQL. Looker est également étroitement intégré à un grand nombre d’ensembles de données et d’outils Google, notamment Google Analytics, ainsi qu’à plusieurs outils de données et outils métier.

Looker obtient de bons résultats en matière de granularité des rapports, de planification et d’étendue des options d’intégration, qui créent un écosystème ouvert et gouvernable. Power BI tend à être plus performant que Looker en termes d’étendue des services grâce à son écosystème d’outils Microsoft Power Platform ; les utilisateurs ont également tendance à préférer Power BI pour sa suite complète d’outils de données, dont la prise en main n’est pas trop difficile.

Chaque outil présentant un ensemble de points forts très différent, cette catégorie se solde par une égalité.

Meilleur choix pour la facilité d’utilisation et la mise en œuvre : Power BI

En général, les utilisateurs qui ont essayé les deux outils constatent que Power BI est plus facile à utiliser et à configurer que Looker.

Power BI fournit aux utilisateurs une interface low-code/no-code ainsi qu’une approche par glisser-déposer pour ses tableaux de bord et rapports. En outre, son assistance IA intégrée — qui continue de s’enrichir avec l’essor de Copilot dans Power BI — aide les utilisateurs à lancer des tâches complexes d’analyse de données, quelle que soit leur expérience de ce type de technologie ou d’analyse.

Pour certains utilisateurs, Looker présente une courbe d’apprentissage abrupte, car ils doivent apprendre et utiliser le langage de programmation propriétaire LookML pour configurer et gérer leurs modèles dans le système. Cela peut être difficile pour les utilisateurs peu expérimentés dans les langages de modélisation, mais beaucoup soulignent que ce langage est facile à utiliser une fois ses bases acquises. Ils ajoutent qu’il simplifie la diffusion des informations auprès du personnel de nombreuses unités opérationnelles, ce qui en fait une approche particulièrement avantageuse de la modélisation des données si vous êtes prêt à surmonter la courbe d’apprentissage initiale.

En conclusion : Power BI l’emporte pour les cas d’usage généraux auprès d’un public non technique, tandis que Looker s’impose auprès des utilisateurs techniques qui maîtrisent son langage.

Meilleur choix pour l’analyse avancée des données : Looker

Bien que les deux outils offrent des atouts distinctifs pour les opérations d’analyse de données, Looker surpasse Power BI grâce à des solutions de gouvernance, de modélisation et d’analyse des données plus avancées, de niveau entreprise, qui s’intègrent bien aux sources et outils de données courants.

Les deux outils offrent de nombreuses options de visualisation, mais les visualisations de données et les rapports de Looker sont plus personnalisables et plus faciles à configurer selon les spécifications de votre organisation et les attentes des parties prenantes. Looker simplifie également les intégrations avec des outils de données tiers comme Slack, Segment, Redshift, Tableau, ThoughtSpot et Snowflake, tout en fonctionnant bien avec des sources de données Google telles que Google Analytics. En ce qui concerne ses fonctionnalités d’analyse de données plus avancées, Looker devance Power BI et de nombreux autres concurrents grâce à des fonctions telles qu’un contrôle des versions granulaire pour les rapports, une analyse complète des sentiments et une exploration de texte, ainsi que des stratégies ouvertes et gouvernées de modélisation des données.

Looker offre toutefois une prise en charge limitée de certains types de tâches analytiques, comme l’analyse par grappes, domaine dans lequel Power BI est considéré comme un outil de premier plan. Pour l’instant, Power BI réalise également de meilleures analyses assistées par l’IA, même si Google ne semble pas avoir beaucoup de retard sur ce terrain.

Le résultat est serré, mais grâce à l’étendue de ses opérations d’analyse de données et aux nombreuses possibilités de personnalisation que Google offre aux utilisateurs pour ces tâches, Looker remporte cette catégorie.

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Meilleur choix pour les intégrations : cela dépend

En matière d’intégrations, Power BI comme Looker peuvent tous deux revendiquer l’avantage.

Tout dépend de votre environnement : Microsoft ou Google. Les utilisateurs actuels de Microsoft préféreront probablement Power BI en raison de la qualité de son intégration avec Azure, Dynamics 365, Microsoft 365 et les autres produits Microsoft. De même, les utilisateurs de Google Cloud Platform, de Google Workspace et des autres produits Google apprécieront davantage l’expérience intégrée que Looker offre avec ces outils.

Si votre organisation n’utilise actuellement aucune application issue de l’un de ces écosystèmes de fournisseurs, il peut être difficile de configurer certaines intégrations tierces avec Power BI ou Looker. Par exemple, connecter Power BI à un outil de collaboration et de communication comme Slack nécessite généralement que les utilisateurs passent par Microsoft Power Automate ou par un outil d’intégration tiers supplémentaire. Les intégrations tierces natives de Looker sont également quelque peu limitées, même si la plateforme propose des intégrations et des actions faciles à configurer pour des outils comme Slack et Segment.

Comme la qualité des intégrations de chaque outil dépend largement des autres outils que vous utilisez déjà, Power BI et Looker sont à égalité dans cette catégorie.

Le meilleur choix pour les tarifs : Power BI

Power BI figure régulièrement parmi les solutions de BI les plus abordables du marché. Et même si Looker Studio contribue notamment à réduire Looker’s coûts, la plateforme est généralement considérée comme plus chère.

Power BI est accessible via deux versions gratuites principales : Power BI Desktop et un compte gratuit dans Microsoft Fabric. L’application mobile est également gratuite et facile d’accès. Mais même pour les équipes qui ont besoin de davantage de fonctionnalités pour leurs utilisateurs, les forfaits payants restent relativement abordables. Power BI Pro ne coûte que 10 $US par utilisateur et par mois, tandis que Power BI Premium coûte 20 $US par utilisateur et par mois.

Looker, en revanche, est plus cher et oblige les utilisateurs à payer davantage pour ses fonctionnalités de niveau entreprise. Le forfait à la carte de l’édition Standard coûte 5 000 $US par mois, tandis que tous les autres forfaits nécessitent un engagement annuel et un échange avec le service commercial afin de déterminer l’ampleur des coûts supplémentaires.

À cela s’ajoutent des frais de licence utilisateur qui commencent à 30 $US par mois pour un Viewer User ; les utilisateurs ne peuvent effectuer des modifications importantes dans la plateforme qu’en tant que Standard User ou Developer User, ce qui coûte respectivement 60 $US et 125 $US par utilisateur et par mois.

Power BI prend l’avantage en matière de tarifs et d’accessibilité globale de ses forfaits.

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Pourquoi ne devriez-vous pas utiliser Looker ou Power BI ?

Bien que Looker et Power BI soient tous deux très appréciés des équipes data comme des data scientists citoyens, chaque plateforme possède des atouts — et des faiblesses — qui peuvent avoir leur importance pour votre équipe. Si l’une des caractéristiques suivantes correspond à la structure de votre organisation, vous devriez peut-être envisager d’investir dans une autre plateforme de données.

Qui ne devrait pas utiliser Looker

Les types d’utilisateurs et d’entreprises suivants devraient envisager des alternatives à Looker :

• Les utilisateurs qui souhaitent un outil de BI sur site ; la plupart des fonctionnalités de Looker, notamment les connexions utiles à Looker Studio, sont uniquement accessibles aux utilisateurs du cloud.
• Les utilisateurs qui ne travaillent pas déjà avec d’autres outils et applications Google peuvent rencontrer des difficultés pour intégrer Looker à leurs applications les plus utilisées.
• Les utilisateurs qui ont peu d’expérience dans l’apprentissage des langages informatiques peuvent rencontrer des difficultés, car la plupart des opérations sont gérées dans Looker Modeling Language (LookML).
• Les utilisateurs qui souhaitent un outil de BI moins coûteux tout en offrant de nombreuses fonctionnalités à plusieurs utilisateurs.
• Les utilisateurs de petites entreprises peuvent ne pas bénéficier de tout le support du fournisseur et des fonctionnalités abordables dont ils ont besoin pour exploiter correctement cet outil ; celui-ci est principalement conçu pour les entreprises de taille moyenne et les grandes entreprises.

Qui ne devrait pas utiliser Power BI

Les types d’utilisateurs et d’entreprises suivants devraient envisager des alternatives à Power BI :

• Les utilisateurs qui ont besoin de visualisations plus originales et configurables pour représenter les cas d’usage propres aux données de leur organisation.
• Les utilisateurs qui ne travaillent pas déjà avec d’autres outils et applications Microsoft peuvent rencontrer des difficultés pour intégrer Power BI à leur environnement d’outils existant.
• Les utilisateurs qui traitent et exploitent régulièrement d’immenses volumes de données ; certains avis d’utilisateurs indiquent que le système devient instable et lent lorsque les volumes de données augmentent.
• Les utilisateurs qui travaillent avec un grand nombre d’applications tierces de données et d’entreprise ; Power BI fonctionne mieux avec les autres outils Microsoft, notamment ceux de la Power Platform.
• Les utilisateurs qui doivent régulièrement exécuter des analyses plus complexes, comme des analyses prédictives, peuvent avoir besoin de compléter Power BI avec d’autres outils pour obtenir les résultats souhaités.

Si Looker ou Power BI ne vous convient pas, découvrez ces alternatives

Looker et Power BI proposent tous deux de nombreuses fonctionnalités et capacités de plateforme de données, ainsi que des intégrations fluides avec bon nombre des sources de données et applications métier les plus importantes pour les utilisateurs. Toutefois, ces outils ne sont peut-être pas parfaitement adaptés au budget, aux compétences ou aux exigences de votre équipe. Si tel est le cas, envisagez d’investir dans l’une de ces solutions de plateforme de données alternatives :

Domo

Domo met les données au service de tous afin que chacun puisse accroître leur impact sur l’entreprise. Fondée sur une base de données sécurisée, l’expérience de données native du cloud proposée par la plateforme rend les données visibles et exploitables grâce à des tableaux de bord et des applications faciles à utiliser. Domo est particulièrement appréciée pour sa capacité à aider les entreprises à optimiser rapidement et à grande échelle leurs processus métier critiques.

Yellowfin

Yellowfin est une plateforme d’analytique embarquée de premier plan qui propose des options intuitives de BI en libre-service. Elle excelle tout particulièrement dans l’accélération de la découverte des données. De plus, la plateforme permet à chacun, de l’analyste de données expérimenté à l’utilisateur métier non technique, de créer des rapports dans un cadre gouverné.

Wyn Enterprise

Wyn Enterprise propose une plateforme évolutive d’informatique décisionnelle embarquée, sans coûts cachés. Elle fournit des rapports de BI, des tableaux de bord interactifs, des alertes et notifications, la localisation, la mutualisation et la personnalisation aux couleurs de la marque dans diverses applications internes et commerciales. Conçue pour la BI en libre-service, Wyn offre de vastes capacités d’exploration visuelle des données, favorisant une culture fondée sur les données au quotidien. Le modèle de licence évolutif et basé sur serveur de Wyn permet à votre entreprise de se développer sans frais par utilisateur ni limite de taille des données.

Zoho Analytics

Zoho Analytics est une plateforme de BI et d’analytique des données de premier plan, particulièrement adaptée aux utilisateurs qui souhaitent disposer de fonctionnalités en libre-service pour les visualisations de données, les rapports et les tableaux de bord. La plateforme est conçue pour fonctionner avec un large éventail de formats et de sources de données et, surtout, elle est bien intégrée à une suite logicielle Zoho qui comprend des outils de vente et de marketing, de RH, de sécurité et de gestion informatique, de gestion de projets et de finance.

Sigma

Sigma est une plateforme d’analytique native du cloud qui fournit des informations en temps réel, des tableaux de bord interactifs et des rapports, afin de vous permettre de prendre rapidement des décisions fondées sur les données. Grâce à l’interface intuitive de Sigma, il n’est pas nécessaire d’être un expert des données pour explorer celles-ci, car aucun codage ni SQL n’est requis pour utiliser cet outil. Sigma a également récemment présenté des fonctionnalités Sigma AI en accès anticipé.

Méthodologie d’évaluation

Looker et Power BI ont été évalués selon plusieurs critères et catégories fondamentaux auxquels les plateformes de données sont censées répondre. Les quatre catégories présentées ci-dessous ont été pondérées en fonction de leur importance pour la fidélisation des utilisateurs dans le temps.

Expérience utilisateur – 30 %

En ce qui concerne l’expérience utilisateur, nous avons examiné la facilité d’utilisation et de mise en œuvre de chaque outil, ainsi que le nombre de ressources d’assistance intégrées disponibles pour les utilisateurs qui rencontrent des difficultés au démarrage. Nous avons également évalué la performance de la plateforme dans certaines situations exigeantes, comme le traitement de volumes de données plus importants, les exigences de sécurité et de contrôle des utilisateurs, ainsi que les scénarios de modélisation et de visualisation plus complexes. Enfin, nous avons pris en compte la disponibilité de l’outil dans différents formats et la qualité de son intégration avec les applications métier et de données essentielles.

Évolutivité et compatibilité avec l’analytique avancée – 30 %

Notre évaluation a également porté sur la capacité de chaque plateforme à évoluer pour répondre aux besoins d’opérations analytiques plus sophistiquées et de projets de traitement de données plus importants. Nous avons accordé une attention particulière aux performances de la plateforme lorsque les volumes de données augmentent en taille et en complexité, en vérifiant si les avis d’utilisateurs faisaient état de problèmes de latence, de bogues ou de plantages du système. Nous avons également examiné les outils disponibles pour faciliter les tâches d’analytique plus complexes, notamment les informations et l’assistance alimentées par l’IA, les intégrations et plug-ins avancés, ainsi que les tableaux de bord et rapports personnalisables.

Intégrabilité – 20 %

Nous avons évalué la qualité de l’intégration de chaque outil avec les autres logiciels et solutions cloud du même fournisseur, ainsi que la facilité de configuration des intégrations tierces, via des connecteurs préconfigurés ou des API performantes. Nous avons notamment examiné la qualité de l’intégration de chaque plateforme avec les sources de données courantes situées en dehors de son écosystème fournisseur, notamment des plateformes comme Redshift, Snowflake, Salesforce et Dropbox.

Coût et accessibilité – 20 %

Pour évaluer le coût et l’accessibilité, nous ne nous sommes pas uniquement intéressés aux solutions peu coûteuses, mais aussi à la performance des offres d’entrée de gamme de chaque solution et à leur capacité à répondre aux besoins des utilisateurs. Nous avons évalué les fonctionnalités disponibles à chaque niveau tarifaire, la rapidité avec laquelle les prix augmentent — en particulier pour les licences utilisateur individuelles ou les modules complémentaires obligatoires — ainsi que la disponibilité ou non d’une version gratuite complète permettant aux utilisateurs de débuter.

En résumé : Looker face à Power BI

Power BI de Microsoft figure régulièrement parmi les deux ou trois meilleurs outils d’informatique décisionnelle du marché. Il séduit et fidélise de nouveaux utilisateurs grâce à son équilibre entre fonctionnalités faciles à utiliser, coûts réduits, tableaux de bord et visualisations utiles, gamme d’outils de préparation et de gestion des données, assistance par l’IA et intégrations propres à Microsoft. Il constitue à la fois une excellente solution de plateforme de données pour débuter et une solution avancée, puisqu’il offre les fonctionnalités nécessaires aux data scientists citoyens comme aux analystes de données expérimentés pour tirer le meilleur parti de leurs jeux de données.

Power BI est généralement l’outil privilégié des deux en raison de son accessibilité globale et de sa facilité d’utilisation, mais certains besoins des entreprises en matière de reporting et de diffusion de l’analytique sont bien mieux couverts par Looker, qui surpasse largement Power BI dans ces domaines. Quant aux utilisateurs qui s’appuient fortement sur les plateformes Google ou les applications tierces, Looker offre des avantages distincts aux analystes expérimentés.

En définitive, Looker ne cherche pas vraiment à rivaliser directement avec Microsoft, car chacun cible des niches et des scénarios de données différents. Il est fréquent que les acheteurs potentiels identifient rapidement l’outil le mieux adapté à leurs besoins, mais si vous hésitez encore, envisagez de contacter les deux fournisseurs pour organiser une démonstration pratique.

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