Looker vs. Tableau: Softwarevergleich

Looker und Tableau sind zwei erstklassige Business-Intelligence- und Datenanalyseanwendungen. Beide bieten eine beeindruckende Fülle leistungsstarker Funktionen und Fähigkeiten, darunter eine leistungsfähige Datenaufnahme, anspruchsvolle Dashboards, umfangreiche Datenvisualisierungen und hochmoderne Funktionen, die maschinelles Lernen (ML) nutzen.

Darüber hinaus werden sowohl Looker als auch Tableau von Nutzer-Communities sehr gut bewertet, unter anderem in wichtigen Bereichen wie Sicherheit und Zugriffskontrollen, der Qualität des technischen Supports und der Stärke der Nutzer-Community.

Dennoch gibt es wichtige Unterschiede zwischen den beiden Plattformen. Wie bei jeder Software ist es wichtig zu verstehen, wie Ihre Organisation Daten nutzt und verarbeitet, welche Ziele Sie verfolgen und was die einzelnen Pakete bieten. Vor diesem Hintergrund werfen wir einen Blick auf die Stärken, Schwächen und möglichen Anwendungsfälle von Looker und Tableau.

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Looker vs. Tableau: Vergleich der wichtigsten Funktionen

Was Tableau für so viele Unternehmen attraktiv macht, ist die Möglichkeit, eine große und vielfältige Auswahl an Datenvisualisierungen anzuzeigen.

Die Plattform bietet branchenübergreifend unübertroffene Flexibilität sowie fortschrittliche Tools für den Umgang mit nahezu jedem Datentyp und Komplexitätsgrad. Visualisierungen werden über eine Desktop-App in Form von Grafiken, Diagrammen, Infografiken, Heatmaps, Clustern und zahlreichen anderen Darstellungen präsentiert.

Die Darstellungen lassen sich leicht ändern, anpassen und an neue Trends anpassen. Zwar ist die Plattform ideal für Datenwissenschaftler und technisch versiertere Nutzer, doch auch für Fachanwender ist sie einfach genug zu bedienen. Tableau hat gegenüber Looker Vorteile bei der interaktiven visuellen Exploration und bei Analyse-Dashboards.

Die Looker-BI-Plattform, die inzwischen zu Google Cloud gehört, bietet anspruchsvolle und zugleich benutzerfreundliche Drag-and-drop-Datenmodellierung, wobei sich die Anwendung tendenziell stärker auf die Anforderungen von IT-Teams und BI-Analysten konzentriert.

Nur in der Cloud greift Looker auf eine zentralisierte, dedizierte Datenbank zu und bietet dadurch Einblick in Echtzeit sowie eine zentrale Quelle der Wahrheit. Die Lösung stellt ein optisch ansprechendes und flexibles Dashboard (Looks) bereit, das sich mit zahlreichen Datenquellen und Cloud-Frameworks verbinden lässt. Sie bietet technischen Nutzern und Fachanwendern eine große Auswahl an äußerst anpassbaren und attraktiven Visualisierungen sowie eine umfassende Modellierungssprache. Looker setzt sich in zwei wichtigen Kategorien gegenüber Tableau durch: bei der Erstellung und Nutzung von Inhalten.

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Looker vs. Tableau: Vergleich von Datenintegration und -modellierung 

Die Tableau-Lösung bietet native Konnektoren für eine große Auswahl an Quellen und Anwendungen, darunter Microsoft Excel, SQL Server, Google BigQuery, Snowflake, SAP HANA, Salesforce, Splunk und Amazon Redshift. Zudem kann sie Daten aus Dropbox, Box, Google Drive, OneDrive und vielen weiteren Datei- und Datenspeichern abrufen.

Als Teil von Salesforce bietet Tableau integrierte BI-Funktionen für die beliebte CRM-Plattform. Außerdem lässt es sich in Slack integrieren. Hinzu kommen Integrationen für Data Science und Dashboard-Anwendungen sowie Funktionen für eingebettete Analysen, die sich mit Webportalen und kundenorientierten Produkten verknüpfen lassen.

Darüber hinaus bietet die Plattform Snowflake- und dimensionale Datenmodelle, die eine Verbindung zu Data Warehouses und anderen Speichern herstellen. Dadurch kann sie große Datenmengen verarbeiten. Tableau ist sowohl auf Desktop-Computern als auch auf mobilen Geräten mit iOS und Android klar überlegen. Das Angebot umfasst hoch bewertete Apps, darunter eine für CRM.

Ein offensichtlicher Vorteil von Looker besteht darin, dass es an Google-Produkte wie BigQuery angebunden ist. Dank einer umfangreichen und offenen API-Sammlung sowie nativer Konnektoren ruft Looker jedoch Daten aus jeder SQL-Datenbank und aus beliebten Plattformen und Anwendungen wie Magento, GSuite, LinkedIn, Shopify, ADP, Snowflake und Zendesk ab. Außerdem sind Verbindungen über Drittanbieteranwendungen wie Green Plum und Amazon Athena möglich.

Die Datenmodellierung basiert auf LookML, einem Framework für maschinelles Lernen, das leistungsstarke Funktionen und ein flexibles Framework für Analysen bereitstellt. LookML umfasst mehr als 100 vorgefertigte Modellierungsmuster, die als Looker Blocks.

bezeichnet werden. Die Looker-Plattform kann Daten intelligent durchsuchen und erkennen und anschließend Beziehungen zwischen Tabellen in einem Schema ableiten, um die Modellerstellung zu automatisieren. Looker bietet eine mobile App für iOS und Android. Ein Nachteil: Das Produkt kann für Nutzer, die an die Arbeit mit OLAP-Cubes gewöhnt sind, einige Herausforderungen mit sich bringen. Nutzer müssen auf einen mobilen Browser zurückgreifen. Bei der Self-Service-Datenaufbereitung und der Möglichkeit, Analyseinhalte einzubetten, liegt Looker jedoch vorn.

Siehe auch: Die besten Tools für Datenmodellierung 

Looker vs. Tableau: Leistungsvergleich 

Ein Teil der Attraktivität von Tableau liegt darin, dass es Systemressourcen effizient nutzt. Es reizt den Systemspeicher nicht bis an seine Grenzen aus und verarbeitet große Datenmengen relativ schnell.

Nutzer entscheiden sich aus mehreren weiteren Gründen für Tableau: Es bietet einen hervorragenden Funktionsumfang, unterstützt große und vielfältige Datenmengen, arbeitet gut mit einer großen Zahl gleichzeitiger Nutzer und lässt sich praktisch in jede Infrastruktur integrieren, einschließlich Windows und Mac. Bei Kategorien wie Berichtserstellung und Datenaustausch erzielt Tableau etwas bessere Bewertungen als Looker.

Die Looker-Plattform erhält von Nutzern insgesamt recht gute Bewertungen für Funktionalität und Leistung. Sie läuft auf Windows-, Mac- und Linux-Systemen. Sie lässt sich gut in andere Unternehmenssoftware integrieren, darunter verschiedene Analysetools.

Looker nutzt Systemressourcen im Allgemeinen effizient, doch einige Nutzer bemängeln die Ladezeiten und Verarbeitungsgeschwindigkeit bei extrem großen Datensätzen. Außerdem gibt es Beschwerden über Fehler im Dashboard und in anderen Teilen der Anwendung. In einem Bereich liegt Looker deutlich vor Tableau: bei Cloud-BI. Da die Anwendung Cloud-nativ und speziell für die Verarbeitung in der Cloud konzipiert ist, bietet sie cloudorientierten Organisationen eine flexiblere Umgebung. 

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Looker vs. Tableau: Vergleich von Sicherheit und Governance

Die Tableau-BI-Plattform erhält relativ gute Bewertungen für ihr Framework zur Sicherheits- und Nutzungsverwaltung. Tableau bietet eine umfangreiche Sammlung von Tools und Funktionen, die die Sicherheits- und Kontoverwaltung vereinfachen sollen. Dazu gehören die Kontrolle über Authentifizierungsmethoden, verschiedene Filter und Einschränkungen hinsichtlich der Verfügbarkeit von Sicherheit auf Zeilenebene.

Darüber hinaus bietet die Plattform Erweiterungen in Sandbox-Umgebungen, netzwerkfähige Erweiterungen und eine Reihe weiterer Schutzmaßnahmen, darunter Verschlüsselung im Ruhezustand. Im Bereich Governance umfasst Tableau Tools zur Definition und Verwaltung von Daten und Inhalten. Die Plattform kann Schemata auf Basis von Snowflake und Star sowie komplexere Multi-Fact-Modelle übernehmen.

Die Looker

-Nutzer-Communities bewerten das Sicherheits- und Governance-Framework der Plattform sehr gut. Looker integriert Prinzipien des Security Development Lifecycle (SDLC), darunter statische und dynamische Scans sowie umfangreiche Code-Reviews.Looker bietet eine große Auswahl an Authentifizierungsmethoden, darunter 2FA, LDAP, Google OAuth und SAML. Die Plattform umfasst zahlreiche Tools zur Verwaltung der Datenbank- und Nutzersicherheit, darunter IP-Whitelisting, AES-256-Bit-Datenverschlüsselung sowie TLS 1.2 zwischen Datenbank und Browser, Filter für die Sicherheit von Modellsätzen und Nutzerattribute sowie verschiedene Funktionen für die Inhaltssicherheit. Letztere ermöglichen es, Inhalte vollständig offenzulegen, mit Inhaltsbeschränkungen freizugeben oder zu sperren. Die Plattform bietet zudem leistungsstarke Governance-Funktionen. Sie ist HIPAA-konform und bietet umfassende Unterstützung für DSGVO

und andere Datenschutzvorschriften.Siehe auch:  

Leitfaden zu Datenpipelines

Bietet Tableau oder Looker den besseren Service?Nutzer-Communities berichten, dass Tableau

erstklassigen Service und Support bietet. Das Unternehmen erhält hohe Bewertungen für die Reaktionsgeschwindigkeit und die Qualität des technischen Supports. Außerdem geben mehr als 90 % der Nutzer bei Gartner Peer Review an, dass ein zusätzlich erworbenes Support-Paket seinen Preis wert war.

Der Kundensupport ist während der üblichen Geschäftszeiten (8 bis 17 Uhr) erreichbar; Kunden können jedoch erweiterten Support und Premium-Support erwerben. Letzterer verspricht eine Antwort innerhalb von 30 Minuten sowie telefonischen 24×7-Support für geschäftskritische Fälle. Tableau bietet eine umfangreiche Online-Supportseite mit leicht auffindbaren Links zu Support, Treibern und bekannten Problemen. Auch die Qualität der Nutzer-Community wird von den Anwendern geschätzt.Da Looker

inzwischen zu Google gehört, können Organisationen, die Google-Produkte wie BigQuery nutzen, Service und Support wesentlich einfacher gebündelt verwalten. 

Allerdings verfügt Looker über ein etwas eigenwilliges Support-Framework. Die Abteilung „Department of Customer Love“ (DCL) arbeitet nicht mit einem standardmäßigen Ticketsystem, sondern setzt bei der Problemlösung stark auf In-App-Chat und Nachrichten. Positiv ist, dass das Online-Hilfezentrum umfangreiche Artikel und Dokumentationen zu Entwicklung, APIs, Administration, Fehlerbehebung und weiteren Themen bietet. Nutzer schätzen die Community.Siehe auch:  

Leitfaden zu Datenpipelines

Eine kostenlose Testversion von Tableau ist verfügbar. Die Preise variieren je nach Produkt und Bereitstellungsart. Tableau Creator (einschließlich Tableau Desktop, Tableau Prep Builder und einer Einzellizenz für Tableau Server oder Tableau Online) kostet beispielsweise bei jährlicher Abrechnung 70 US-Dollar pro Nutzer und Monat.

Auch für Looker ist eine kostenlose Testversion verfügbar. Looker bietet abonnementbasierte Preise, die von mehreren Faktoren abhängen, darunter der Größe der Organisation. In der Regel kosten Lizenzen für bis zu 10 Nutzer 300 US-Dollar pro Nutzer und Monat, für jeden weiteren Nutzer 50 US-Dollar pro Nutzer und Monat.

Siehe auch: Was ist Datenanalyse? 

Looker vs. Tableau: Ideale Nutzerbasis

Beide Pakete bieten erstklassige BI-Funktionen sowie umfassende und tiefgehende Erkenntnisse, umfangreiche Visualisierungen und leistungsstarke Berichtsfunktionen. Beide BI-Lösungen bieten starke Sicherheits- und Supportfunktionen sowie große Nutzer-Communities. Wenn Ihre Organisation von einer äußerst leistungsstarken und einfach zu bedienenden Lösung profitiert, die auf nicht technische Nutzer ausgerichtet ist, sollten Sie Tableau.

in Betracht ziehen. Wenn Ihr Unternehmen stärker auf ein Data-Science- oder cloudbasiertes Framework ausgerichtet ist, das Google integriert, sich aber auch auf andere Dienste und Anwendungen erstreckt, dürfte Looker für Sie attraktiver sein.