Tableau vs. QuickSight: Softwarevergleich

Tableau und AWS QuickSight sind zwei angesehene Business-Intelligence- (BI-) und Datenanalyseplattformen.

Diese Anwendungen sind unverzichtbare Werkzeuge, da Unternehmen versuchen, wachsende Datenmengen zu nutzen. Datenanalysen werden längst nicht mehr nur von Data Scientists durchgeführt, die Daten aufbereiten und in verschiedenster Weise analysieren. Heute nutzen auch Mitarbeiter aus Management, Marketing und IT Analysen in ihren täglichen Arbeitsabläufen.

Als zwei beliebte Datenanalyse-plattformen müssen sich Nutzer häufig zwischen QuickSight und Tableau entscheiden. Für und gegen jedes BI-Tool gibt es Argumente. Doch welches ist das beste für Ihr Unternehmen?

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Tableau vs. QuickSight: Vergleich der wichtigsten Funktionen

Tableau konzentriert sich stark darauf, Analysen mit KI, Datenmanagement und Zusammenarbeit bereitzustellen. Das Herzstück von Tableau ist eine proprietäre Technologie namens VizQL, die interaktive Datenvisualisierung zu einem integralen Bestandteil des Datenverständnisses macht. Sie unterscheidet sich von herkömmlichen Tools, bei denen Nutzer zunächst eine Teilmenge der Daten auswählen, diese Daten in einer Tabelle organisieren und anschließend ein Diagramm erstellen müssen. VizQL erstellt von Anfang an eine visuelle Darstellung und liefert während der Analyse schnelles visuelles Feedback.

QuickSight ist keine eigenständige Analyseplattform, sondern ein Dienst, der auf Amazon Web Services (AWS) läuft und zur Datenanalyse verwendet wird. Damit lassen sich Dashboards erstellen, außerdem ist der Dienst an ein Datenbankmanagementsystem angebunden. QuickSight bietet Funktionen, die KI zur Verbesserung der Datenanalyse, Visualisierung und des allgemeinen Datenmanagements nutzen. Unternehmen, die bereits AWS einsetzen, finden darin ein praktisches Analysetool, das vollständig in das AWS-Ökosystem integriert ist.

Neueste Funktionen und Updates

Tableau hat Funktionen wie Ask Data in Slack (Fragen in natürlicher Sprache stellen und automatisch Datenvisualisierungen erhalten), Einstein Discovery in Slack (Prognosen im Arbeitsablauf) und Model Builder (mithilfe von Einstein gemeinsam Prognosemodelle erstellen und nutzen) hinzugefügt.

QuickSight bietet die Möglichkeit, Daten Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und eine ML-gestützte Engine zu verwenden, um relevante Visualisierungen zu erhalten, ohne dass Autoren und Administratoren zeitaufwendige Datenvorbereitungen durchführen müssen. Außerdem kann das Tool Prognosen und Was-wäre-wenn-Analysen durchführen.

QuickSight Q schlägt Formulierungen und Geschäftsbegriffe vor und führt eine Rechtschreibprüfung durch. Dadurch müssen sich Nutzer weder um Tippfehler sorgen noch die exakten Begriffe in den Daten kennen.

Wer gewinnt bei den Funktionen? Tableau ist bei den umfassenden Analysefunktionen stärker. Die Stärke von QuickSight liegt in der Einbettung in AWS. Mit den umfassenden End-to-End-Funktionen von Tableau für Daten und Analysen kann es jedoch nicht konkurrieren.

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Ist Tableau oder QuickSight einfacher zu bedienen?

Was die Lernkurve betrifft, sollten Tableau-Nutzer mit der Arbeit mit der Programmiersprache R vertraut sein, die häufig in der statistischen Programmierung und Datenanalyse eingesetzt wird.

Tableau arbeitet jedoch daran, die Bedienung zu vereinfachen. Die VizQL-Technologie ermöglicht es Menschen aller Kenntnisstufen, komplexe Daten zu analysieren und tiefere Erkenntnisse zu gewinnen. Die Analysetiefe geht über das bloße Erstellen von Diagrammen hinaus. Tableaus explorativer Ansatz, die lineare Lernkurve und seine Anpassungsmöglichkeiten helfen dabei, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Tableau eignet sich auch gut, wenn statistische Daten als Rohmaterial per Data Mining analysiert werden. Bei anderen Formaten kann die Benutzerfreundlichkeit leiden.

Auch QuickSight hat eine Lernkurve, und insgesamt empfinden Nutzer die Beherrschung des Tools als schwieriger als bei Tableau. Sobald man es beherrscht, ermöglicht die Suchfunktion jedoch jedem in der Organisation, Daten zu verstehen und Abfragen in natürlicher Sprache durchzuführen, interaktive Dashboards anzuzeigen sowie mithilfe von Machine Learning Muster und Ausreißer zu erkennen.

Das Fazit: Beide Datenanalyseplattformen erfordern gewisse technische Kenntnisse. Tableau richtet sich jedoch an eine breitere Nutzerbasis und ist wahrscheinlich etwas einfacher zu bedienen.

Tableau vs. QuickSight: Vergleich der Analysefunktionen

Tableau versucht, sich durch ein nach eigener Beschreibung intuitives Analyse-erlebnis mit umfangreicheren Funktionen auf Basis der patentierten VizQL-Engine abzuheben. Das Tool kann sich mit Echtzeitdatenfeeds verbinden (Abfragen in der Datenbank durchführen und Ergebnisse in Echtzeit zurückgeben) oder Daten aus Quellsystemen in den Arbeitsspeicher laden. Dadurch können Nutzer Leistung, Kosten und Aktualität der Daten steuern. Auch bei Live-Abfragen und Extrakten erzielt Tableau sehr gute Ergebnisse, sodass Analysten schneller Abfragen durchführen können. Durch den Einsatz der Sprache R ist Tableau bei den statistischen Funktionen überlegen.

Auch QuickSight bietet hervorragende Analysefunktionen. Besonders gut eignet es sich für Ad-hoc-Berichte und die schnelle Visualisierung von Amazon-basierten Daten. Entwickler schätzen das Tool, da sich eingebettete Analysen mithilfe von AWS-APIs für eine sehr große Zahl von Nutzern in Apps bereitstellen und skalieren lassen. Dadurch können Datenvisualisierungen und Erkenntnisse einfach mit Nutzern geteilt werden. Die Leistung wird außerdem durch die Fähigkeit von AWS gesteigert, automatisch anhand der Arbeitslast zu skalieren. QuickSight wird alle zwei Wochen aktualisiert. So verfügen alle Nutzer über die neuesten Funktionen – ohne Ausfallzeiten, Versionskonflikte oder Kompatibilitätsprobleme.

Tableau gewinnt bei den umfassenden Analysefunktionen und kann unabhängig von der beim Kunden eingesetzten Technologieplattform gut eingesetzt werden, während QuickSight auf das AWS-Ökosystem ausgerichtet ist. Daher werden AWS-Nutzer wahrscheinlich kaum Bedarf an Tableau sehen.

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Tableau vs. QuickSight: Vergleich von Cloud und On-Premises

QuickSight ist vollständig ein Cloud-Angebot. Eine On-Premises-Version gibt es nicht. Bei den Cloud-Funktionen ist QuickSight Tableau weit voraus, dessen DNA in On-Premises-Lösungen verwurzelt ist.

Tableau bietet zwar cloudgehostete Lösungen wie Tableau Online und Tableau CRM an, seine Stärke liegt jedoch in On-Premises-Bereitstellungen, und dort befindet sich ein großer Teil seiner enormen installierten Basis. Daher kann es schwierig sein, Tableau-Workloads in der Cloud zu skalieren. In der Cloud gewinnt QuickSight deutlich, bei On-Premises Tableau.

Tableau vs. QuickSight: CRM-Vergleich

CRM und BI arbeiten häufig zusammen. Da Tableau Salesforce gehört, bietet es hervorragende Funktionen für Marketing und Unternehmensanwendungen. Tableau wird derzeit in Salesforce Einstein Analytics (bekannt als Tableau CRM) integriert. Eine Einstein-Discovery-Dashboard-Erweiterung beispielsweise bringt die Funktionen zur prädiktiven Modellierung von Einstein in Tableau.

QuickSight befasst sich nicht mit CRM. Die meisten CRM-Plattformen laufen jedoch auf AWS. Tableau ist der klare Gewinner, wenn ein Unternehmen ein einheitliches BI-/CRM-Paket wünscht. Für Unternehmen außerhalb des Salesforce-Universums bietet QuickSight jedoch eine gute Alternative, da es sich mit anderen CRM-Lösungen kombinieren lässt, sofern diese ebenfalls auf AWS laufen.

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Tableau vs. QuickSight: Vergleich der Integrationsherausforderungen

Tableau ist mit der Integration in Salesforce vollauf beschäftigt. Dadurch entsteht zwischen Einstein Analytics und Tableau ein etwas fragmentiertes Nutzungserlebnis, doch bei der Zusammenführung der Lösungen werden stetige Fortschritte erzielt. Es wird nicht mehr lange dauern, bis diese Probleme gelöst sind. Infolgedessen werden Salesforce-Kunden Tableau angeboten und umgekehrt.

QuickSight ist vollständig in AWS integriert und stellt keine nennenswerten Integrationsherausforderungen dar. Wenn sich eine Datenquelle in AWS integrieren lässt, kann QuickSight bereitgestellt werden. Hier gewinnt QuickSight.

Wie groß ist der Preisunterschied zwischen Tableau und QuickSight?

Tableau gilt als teuer. Schätzungen zufolge belaufen sich die Kosten für eine solide Analysefunktionalität auf etwa 75 US-Dollar pro Nutzer und Monat. Wer jedoch nur mit einigen grundlegenden Dashboards interagieren möchte, kann Tableau deutlich günstiger erhalten. Allerdings kann die Hinzunahme von Tableau CRM zu einem Listenpreis von bis zu 150 US-Dollar pro Nutzer und Monat dazu führen, dass neue Funktionen und die Salesforce-Integration schnell teuer werden.

QuickSight hat ein relativ komplexes Preismodell, ist aber günstiger als Tableau. Autoren können Dashboards erstellen und mit anderen Nutzern im Konto teilen. Die Kosten betragen 24 US-Dollar pro Autor und Monat.

QuickSight-Konten mit einer Funktion namens Q ermöglichen es Autoren, ihre Daten durch das Stellen von Fragen und das Festlegen verifizierter Antworten zu erkunden sowie Q besser an Geschäftsbereiche anzupassen. Dadurch steigt der Preis auf 34 US-Dollar pro Monat. Für Nutzer, die Daten lediglich lesen oder anzeigen, variiert der Preis je nach Anzahl der Sitzungen, Kapazität, Fragen und weiteren Faktoren. Dennoch ist es unwahrscheinlich, dass die Kosten höher ausfallen als bei Tableau. Beim Preis gewinnt QuickSight.

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Alternativen zu Tableau und QuickSight

Tableau vs. QuickSight: Fazit

Wie alle Lösungen führender Anbieter von Datenanalyse- und Business-Intelligence-Software ermöglichen Tableau und QuickSight Kunden, interaktive Dashboards zu erstellen, KI zu nutzen, um die Datenanalyse zu vereinfachen, und Datenmanagement-Funktionen einzusetzen. Beide Datenplattformen bieten hochentwickelte Analysefunktionen.

Tableau verfügt über eine enthusiastische Nutzerbasis und eine äußerst loyale Community. Die Nutzerkonferenzen ziehen ein großes Publikum an. Auch seine Popularität wächst, unter anderem durch die Verbreitung einer kostenlosen Plattform namens Tableau Public. Dort können Menschen Datenvisualisierungen online teilen und erkunden. Die Plattform enthält mehr als 3 Millionen interaktive Visualisierungen. Besonders auf den Märkten für Data Scientists, Analysespezialisten und Power User erhält Tableau jedoch für seinen Funktionsumfang viel Anerkennung.

QuikSight ist innerhalb des AWS-Ökosystems hervorragend, lässt sich einfach bereitstellen und leicht nutzen. Das Tool setzt auf einen vorlagenbasierten Visualisierungsansatz, bei dem Visualisierungen nicht immer vollständig konfigurierbar sind. Für grundlegende Analysen ist es unkompliziert. Für komplexere Analysen sind jedoch ausgeprägtere technische Kenntnisse erforderlich.

Insgesamt ist Tableau der klare Sieger. Gartner stufte Tableau in seinem aktuellen „Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms“ als führend ein. QuickSight wurde nicht erwähnt – wahrscheinlich, weil es im Wesentlichen ein AWS-Analyse-Add-on und keine eigenständige BI- und Analyseplattform ist. Dennoch unterstützt QuickSight bei AWS-Kunden bereits wöchentlich Millionen von Dashboard-Aufrufen und leistet daher für viele Unternehmen offensichtlich gute Dienste.