Tableau vs. QuickSight : comparaison des logiciels

Tableau et AWS QuickSight sont deux plateformes très réputées de veille stratégique (BI) et d’analyse de données.

Ces applications sont des outils particulièrement importants alors que les entreprises cherchent à exploiter des volumes de données toujours plus importants. L’analyse des données n’est plus réservée aux data scientists qui découpent et recoupent les données. Désormais, les équipes de la direction, du marketing et de l’informatique utilisent l’analytique dans leurs activités quotidiennes.

En tant que deux plateformes populaires d’analyse de données, elles contraignent souvent les utilisateurs à choisir entre QuickSight et Tableau. Chaque outil de BI présente des arguments en sa faveur et à son encontre. Mais lequel convient le mieux à votre entreprise ?

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Tableau vs. QuickSight : comparaison des principales fonctionnalités

Tableau met fortement l’accent sur la fourniture de fonctionnalités d’analytique avec l’IA, , la gestion des données et 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 des outils traditionnels qui obligent les utilisateurs à sélectionner un sous-ensemble de données à présenter, à organiser ces données dans un tableau, puis à créer un graphique. VizQL commence par créer une représentation visuelle, fournissant un retour visuel rapide pendant l’analyse.

QuickSight n’est pas une plateforme d’analytique autonome ; c’est un service hébergé sur Amazon Web Services (AWS) qui sert à analyser les données. Il peut créer des tableaux de bord et s’intègre à un système de gestion de bases de données. Il comprend des fonctionnalités qui tirent parti de l’IA pour améliorer les capacités d’analyse et de visualisation des données, ainsi que de gestion générale des données. Les entreprises qui utilisent déjà AWS y trouveront un outil d’analyse pratique, entièrement intégré à l’écosystème AWS.

Dernières fonctionnalités et mises à jour

Tableau a ajouté des fonctionnalités telles qu’Ask Data dans Slack (poser des questions en langage naturel et obtenir automatiquement des visualisations de données), Einstein Discovery dans Slack (prédictions intégrées au flux de travail) et Model Builder (créer et exploiter des modèles prédictifs en collaboration avec Einstein).

QuickSight permet de poser des questions conversationnelles sur les données et d’utiliser un moteur alimenté par le machine learning pour recevoir des visualisations pertinentes, sans que les auteurs et les administrateurs aient à consacrer du temps à préparer les données. Il peut également effectuer des prévisions et des analyses de scénarios hypothétiques.

QuickSight Q suggère des formulations et des termes métier, et effectue une vérification orthographique afin que les utilisateurs n’aient plus à se soucier des fautes de frappe ni à se rappeler les termes exacts utilisés dans les données.

Qui l’emporte en matière de fonctionnalités ? Tableau est plus performant en ce qui concerne l’étendue des fonctionnalités d’analytique. La force de QuickSight réside dans son intégration à AWS. Mais il ne peut rivaliser avec les capacités approfondies de Tableau en matière de données et d’analytique de bout en bout.

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

En ce qui concerne la courbe d’apprentissage, les utilisateurs de Tableau doivent bien maîtriser le langage de programmation R, souvent utilisé en programmation statistique et en analyse de données.

Mais Tableau s’efforce de devenir plus facile à utiliser. Sa technologie VizQL permet aux personnes de tous niveaux de compétence d’analyser des données complexes afin d’en tirer des informations plus approfondies. La richesse de l’analytique ne se limite pas à la création de graphiques. La nature exploratoire de Tableau, sa courbe d’apprentissage progressive et ses possibilités de personnalisation permettent de découvrir des informations dans les données. Tableau fonctionne également bien lorsque les données statistiques sont exploitées comme matière première. Pour les autres formats, la facilité d’utilisation peut être moindre.

QuickSight présente lui aussi une courbe d’apprentissage, et les utilisateurs estiment généralement qu’il est plus difficile à maîtriser que Tableau. Une fois maîtrisée, sa fonction de recherche permet à toute personne de l’organisation de comprendre les données et d’effectuer des requêtes en langage naturel, d’afficher des tableaux de bord interactifs et de détecter des tendances et des valeurs aberrantes grâce au machine learning.

Conclusion : les deux plateformes d’analyse de données nécessitent certaines connaissances techniques. Tableau s’adresse toutefois à un public plus large et est probablement un peu plus facile à utiliser.

Tableau vs. QuickSight : comparaison des capacités d’analytique

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

QuickSight offre également d’excellentes fonctionnalités d’analytique. Il est particulièrement efficace pour les rapports ad hoc et la visualisation rapide de données provenant d’Amazon. Les développeurs le trouvent pratique, car il peut déployer et faire évoluer des fonctionnalités d’analytique intégrées pour un très large public dans des applications utilisant les API AWS. Il est ainsi facile de partager des visualisations de données et des informations avec les utilisateurs. Les performances bénéficient également de la capacité d’AWS à ajuster automatiquement la mise à l’échelle en fonction de la charge de travail. QuickSight fournit des mises à jour toutes les deux semaines, garantissant à tous les utilisateurs de disposer des dernières fonctionnalités sans interruption, conflit de versions ni problème de compatibilité.

Tableau l’emporte par l’étendue de ses capacités d’analytique et sa capacité à fonctionner correctement quelle que soit la plateforme technologique utilisée par le client, tandis que QuickSight se concentre sur l’écosystème AWS. Les utilisateurs d’AWS sont donc peu susceptibles de trouver un grand intérêt à Tableau.

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Tableau vs. QuickSight : comparaison du cloud et des environnements sur site

Quicksight est entièrement une offre cloud. Il n’existe pas de version sur site. Ses fonctionnalités cloud sont très en avance sur celles de Tableau, dont l’ADN est ancré dans les déploiements sur site.

Bien que Tableau propose des solutions hébergées dans le cloud telles que Tableau Online et Tableau CRM, 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. QuickSight l’emporte largement dans le cloud, tandis que Tableau gagne sur site.

Tableau vs. QuickSight : comparaison des solutions CRM

CRM et BI fonctionnent souvent de concert. Tableau étant détenu par Salesforce, il offre d’excellentes fonctionnalités pour le marketing et les produits d’entreprise. Tableau est en cours d’intégration avec Salesforce Einstein Analytics (connu sous le nom de Tableau CRM). Une extension de tableau de bord Einstein Discovery, par exemple, apporte les capacités de modélisation prédictive d’Einstein à Tableau.

QuickSight ne prend pas en charge le CRM. Mais la plupart des plateformes CRM fonctionnent sur AWS. Tableau est le grand gagnant lorsqu’une entreprise souhaite disposer d’une solution unifiée de BI et de CRM. En revanche, pour les entreprises qui ne font pas partie de l’univers Salesforce, QuickSight constitue une bonne alternative, car il peut être associé à d’autres solutions CRM si celles-ci fonctionnent également sur AWS.

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Tableau vs. QuickSight : comparaison des défis d’intégration

Tableau doit relever d’importants défis pour s’intégrer à Salesforce. Il en résulte une expérience quelque peu fragmentée entre Einstein Analytics et Tableau, même si des progrès constants sont réalisés pour fusionner les solutions. Ces problèmes seront bientôt résolus. Les clients Salesforce se verront donc proposer Tableau, et inversement.

QuickSight est entièrement intégré à AWS et ne présente pas de véritables difficultés d’intégration. Si une source de données peut s’intégrer à AWS, Quicksight peut être déployé. QuickSight l’emporte sur ce point.

Quelle est la différence de prix entre Tableau et QuickSight ?

Tableau a la réputation d’être cher. Selon certaines estimations, il revient à environ 75 dollars US par mois et par utilisateur pour bénéficier de fonctionnalités d’analytique correctes. Mais ceux qui souhaitent seulement interagir avec quelques tableaux de bord de base peuvent l’obtenir à bien moindre coût. Cela dit, l’ajout de Tableau CRM, dont le tarif catalogue peut atteindre 150 dollars US par utilisateur et par mois, signifie que les nouvelles fonctionnalités et l’intégration à Salesforce peuvent rapidement faire grimper la facture.

QuickSight applique une tarification quelque peu complexe, mais il est moins cher que Tableau. Les auteurs peuvent créer et partager des tableaux de bord avec d’autres utilisateurs du compte. Le coût s’élève à 24 dollars US par mois et par auteur.

Les comptes QuickSight dotés d’une fonctionnalité appelée Q permettent aux auteurs d’explorer leurs données en posant des questions, en définissant des réponses vérifiées et en ajustant Q pour mieux l’aligner sur les domaines métier. Le prix passe alors à 34 dollars US par mois. Pour les utilisateurs qui se contentent de lire ou de consulter les données, le tarif varie en fonction du nombre de sessions, de la capacité, des questions, etc. Il est néanmoins peu probable qu’il soit plus élevé que celui de Tableau. QuickSight l’emporte sur le prix.

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Alternatives à Tableau et QuickSight

Tableau vs. QuickSight : conclusion

Comme toutes les solutions des principaux fournisseurs d’outils d’analyse de données et de veille stratégique, Tableau et QuickSight permettent aux clients de créer des tableaux de bord interactifs, de tirer parti de l’IA pour faciliter l’analyse des données et offrent des fonctionnalités de gestion des données. Les deux plateformes de données proposent des fonctionnalités d’analytique très sophistiquées.

Tableau peut compter sur une base d’utilisateurs passionnés et une communauté très fidèle. Ses conférences utilisateurs attirent un large public. Sa popularité continue également de croître, notamment grâce à la distribution d’une plateforme gratuite appelée Tableau Public. C’est sur cette plateforme que les utilisateurs peuvent partager et explorer des visualisations de données en ligne. Elle contient plus de 3 millions de visualisations interactives. Toutefois, c’est sur les marchés des data scientists, des spécialistes de l’analytique et des utilisateurs avancés que les fonctionnalités de Tableau recueillent le plus d’éloges.

QuikSight est excellent au sein de l’écosystème AWS, facile à déployer et facile d’accès. Il privilégie une approche de visualisation basée sur des modèles, dans laquelle les éléments visuels ne sont pas toujours entièrement configurables. Pour les analyses de base, il est simple à utiliser. En revanche, un niveau plus élevé de compétences techniques est nécessaire pour effectuer des analyses plus complexes.

Globalement, Tableau est le grand gagnant. Dans son dernier rapport « Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms », Gartner a classé Tableau parmi les leaders. QuickSight n’y est pas mentionné, probablement parce qu’il s’agit essentiellement d’un module complémentaire d’analytique AWS plutôt que d’une plateforme autonome de BI et d’analytique. Cela dit, QuickSight alimente déjà chaque semaine des millions de consultations de tableaux de bord pour les clients AWS, ce qui montre clairement qu’il répond bien aux besoins de nombreuses entreprises.