Looker vs. Tableau : comparaison des logiciels

Looker et Tableau sont deux applications de premier plan dans les domaines de la veille stratégique et de l’analyse des données. Tous deux proposent un éventail remarquable de fonctionnalités et de capacités puissantes, notamment une ingestion performante des données, des tableaux de bord sophistiqués, de riches visualisations de données et des fonctionnalités de pointe exploitant l’apprentissage automatique (ML).

En outre, Looker et Tableau sont tous deux très bien notés par les communautés d’utilisateurs, notamment dans des domaines clés tels que la sécurité et les contrôles d’accès, la qualité du support technique et la solidité de la communauté d’utilisateurs pairs.

Pourtant, les deux plateformes présentent des différences importantes. Comme pour tout logiciel, il est essentiel de comprendre comment votre organisation consomme et traite les données, quels sont vos objectifs et ce que propose chacun de ces produits. Dans cette optique, voici un aperçu des points forts, des faiblesses et des cas d’utilisation potentiels de Looker et Tableau.

Voir aussi : Les meilleurs outils d’analyse des données 

Looker vs. Tableau : comparaison des principales fonctionnalités

Ce qui rend Tableau si attrayant pour tant d’entreprises, c’est sa capacité à afficher un éventail riche et varié de visualisations de données.

La plateforme offre une flexibilité inégalée ainsi que des outils avancés capables de gérer presque tout type de données et tout niveau de complexité, quel que soit le secteur. Les visualisations sont présentées via une application de bureau sous forme de graphiques, diagrammes, infographies, cartes thermiques, grappes et nombreuses autres représentations.

Les images sont faciles à modifier, à ajuster et à adapter lorsque les tendances évoluent. Si la plateforme est idéale pour les data scientists et les utilisateurs plus techniques, elle reste suffisamment simple pour être utilisée par les équipes métier. Tableau prend l’avantage sur Looker dans des domaines tels que l’exploration visuelle interactive et les tableaux de bord analytiques.

La plateforme BI Looker, qui fait désormais partie de Google Cloud, propose une modélisation sophistiquée et conviviale par glisser-déposer des données, même si l’application tend à répondre davantage aux besoins des équipes informatiques et des analystes BI.

Exclusivement cloud, Looker extrait les données d’une base de données centralisée et dédiée, offrant ainsi une visibilité en temps réel et une source unique de vérité. La solution fournit un tableau de bord (Looks) visuellement attrayant et flexible, connecté à de nombreuses sources de données et infrastructures cloud. Elle propose un riche éventail de visualisations hautement adaptables et attrayantes pour les utilisateurs techniques et métier, ainsi qu’un langage de modélisation complet. Looker l’emporte sur Tableau dans deux catégories clés : la création et la consommation de contenu.

Voir aussi : Les meilleurs outils de visualisation des données 

Looker vs. Tableau : comparaison de l’intégration et de la modélisation des données 

La solution Tableau fournit des collecteurs natifs pour un large éventail de sources et d’applications, notamment Microsoft Excel, SQL Server, Google BigQuery, Snowflake, SAP HANA, Salesforce, Splunk et Amazon Redshift. Elle peut également extraire des données de Dropbox, Box, Google Drive, OneDrive et de nombreux autres référentiels de fichiers et de stockage de données.

En tant que composant de Salesforce, Tableau propose une BI intégrée à la plateforme CRM populaire. Il s’intègre également à Slack. Des intégrations avec la data science, des intégrations d’applications de tableaux de bord et des fonctionnalités d’analytique embarquée peuvent être reliées à des portails web et à des produits destinés aux clients.

En outre, la plateforme propose Snowflake ainsi que des modèles de données dimensionnels qui se connectent aux entrepôts de données et autres référentiels. Cela lui permet de gérer de gros volumes de données. Tableau est clairement supérieur pour une utilisation sur les ordinateurs de bureau ainsi que sur les appareils mobiles iOS et Android. Il propose des applications très bien notées, dont une dédiée au CRM.

L’un des avantages évidents de Looker est son intégration aux produits Google, notamment BigQuery. Toutefois, grâce à un ensemble riche et ouvert d’API et de connecteurs natifs, Looker extrait les données de toute base SQL ainsi que de plateformes et applications populaires comme Magento, GSuite, LinkedIn, Shopify, ADP, Snowflake et Zendesk. Il permet également des connexions via des applications tierces telles que Green Plum et Amazon Athena.

La modélisation des données repose sur LookML, un framework d’apprentissage automatique qui fournit de puissantes fonctionnalités et un cadre flexible pour l’analytique. LookML comprend plus de 100 modèles de modélisation prédéfinis appelés Looker Blocks.

La plateforme Looker peut analyser et découvrir intelligemment les données, puis déduire les relations entre les tables d’un schéma afin d’automatiser la création des modèles. Looker propose une application mobile pour iOS et Android. Un inconvénient : le produit peut poser certaines difficultés aux personnes habituées à travailler avec des cubes OLAP. Les utilisateurs doivent se servir d’un navigateur mobile. Looker l’emporte toutefois pour la préparation des données en libre-service et la possibilité d’intégrer du contenu analytique.

Voir aussi : Les meilleurs outils de modélisation des données 

Looker vs. Tableau : comparaison des performances 

Une partie de l’attrait de Tableau tient à son utilisation efficace des ressources système. Il ne sollicite pas excessivement la mémoire système et traite relativement rapidement de gros volumes de données.

Les utilisateurs apprécient Tableau pour plusieurs autres raisons : le logiciel offre d’excellentes fonctionnalités, prend en charge des volumes de données importants et diversifiés, fonctionne correctement avec un grand nombre d’utilisateurs simultanés et s’intègre à pratiquement toutes les infrastructures, notamment Windows et Mac. Tableau obtient des résultats légèrement supérieurs à ceux de Looker dans des catégories telles que la création de rapports et le partage de données.

La plateforme Looker obtient des notes assez élevées auprès des utilisateurs pour ses fonctionnalités et ses performances globales. Elle fonctionne sur les systèmes Windows, Mac et Linux. Elle s’intègre bien à d’autres logiciels d’entreprise, notamment à divers outils d’analyse.

Looker utilise généralement efficacement les ressources système, même si certains utilisateurs se plaignent des temps de chargement des données et de la vitesse de traitement pour les ensembles de données extrêmement volumineux. Certains déplorent également la présence de bogues dans le tableau de bord et d’autres parties de l’application. Looker surpasse nettement Tableau dans un domaine : la BI cloud. Comme l’application est native du cloud et spécifiquement conçue pour le traitement cloud, elle offre un environnement plus flexible aux organisations axées sur le cloud. 

Voir aussi : Qu’est-ce que l’exploration de données ?

Looker vs. Tableau : comparaison de la sécurité et de la gouvernance

La plateforme BI Tableau obtient des notes relativement élevées pour son cadre de sécurité et d’administration des utilisateurs. Tableau fournit un vaste ensemble d’outils et de fonctionnalités conçus pour simplifier la sécurité et l’administration des comptes. Ceux-ci comprennent le contrôle des méthodes d’authentification, différents filtres et des restrictions concernant la disponibilité de la sécurité au niveau des lignes.

En outre, la plateforme propose des extensions en bac à sable, des extensions compatibles réseau et tout un éventail de protections, notamment le chiffrement au repos. En matière de gouvernance, Tableau inclut des outils permettant de définir et de gérer les données et le contenu. Il peut adopter des schémas fondés sur Snowflake et Star, ainsi que des modèles multifaits plus complexes.

Les communautés d’utilisateurs de Looker attribuent à la plateforme d’excellentes notes pour son cadre de sécurité et de gouvernance. Looker intègre les principes du cycle de développement sécurisé (SDLC), qui comprennent des analyses statiques et dynamiques ainsi que de nombreuses revues de code.

Looker propose un large choix de méthodes d’authentification, notamment l’authentification à deux facteurs, LDAP, Google OAuth ou SAML. Il inclut de nombreux outils de gestion de la sécurité des bases de données et des utilisateurs, notamment la liste blanche d’adresses IP, le chiffrement AES 256 bits ainsi que TLS 1.2 entre la base de données et le navigateur, des filtres pour la sécurité des ensembles de modèles et les attributs utilisateur, et diverses fonctionnalités de sécurité du contenu. Ces dernières permettent notamment de rendre le contenu totalement ouvert, ouvert avec des restrictions de contenu ou fermé. La plateforme propose également de solides fonctionnalités de gouvernance. Elle est conforme à la HIPAA et offre une prise en charge robuste du RGPD et d’autres réglementations relatives aux données.

Voir aussi : Guide des pipelines de données 

Tableau ou Looker : lequel offre le meilleur service ?

Les communautés d’utilisateurs indiquent que Tableau offre un service et un support de premier ordre. L’entreprise obtient de très bonnes notes pour la rapidité des réponses et la qualité du support technique. En outre, plus de 90 % des utilisateurs de Gartner Peer Review estiment qu’un forfait de support supplémentaire acheté en valait le prix.

Le support client fonctionne pendant les heures ouvrées habituelles (de 8 h à 17 h), même si les clients peuvent acheter un support étendu et un support premium. Ce dernier promet une réponse en 30 minutes et un support téléphonique critique 24×7. Tableau propose un vaste site d’assistance en ligne, avec des liens faciles à trouver vers le support, les pilotes et les problèmes connus. Les utilisateurs apprécient également la qualité de la communauté d’utilisateurs pairs.

Comme Looker fait désormais partie de Google, les organisations qui utilisent des produits Google, notamment BigQuery, pourront gérer plus facilement leur service et leur support de manière centralisée.

Toutefois, Looker dispose d’un cadre de support quelque peu atypique. Son service Department of Customer Love (DCL) n’utilise pas de système standard de tickets ; il repose largement sur le chat et la messagerie intégrés à l’application pour résoudre les problèmes. En revanche, le centre d’aide en ligne propose de nombreux articles et documents sur le développement, les API, l’administration, le dépannage et bien plus encore. Les utilisateurs apprécient la communauté de pairs. 

Voir aussi : Guide des pipelines de données 

Comment se comparent les tarifs de Looker et Tableau ?

Une version d’essai gratuite de Tableau est disponible. Les tarifs varient selon le produit choisi et son mode de déploiement. Par exemple, Tableau Creator (qui comprend Tableau Desktop, Tableau Prep Builder et une licence unique pour Tableau Server ou Tableau Online) coûte 70 $ par mois et par utilisateur avec une facturation annuelle.

De même, une version d’essai gratuite de Looker est disponible. Looker propose une tarification par abonnement qui dépend de plusieurs facteurs, notamment de la taille de l’organisation. En général, la licence coûte 300 $ par mois et par utilisateur jusqu’à 10 utilisateurs, puis 50 $ par mois et par utilisateur au-delà de 10 utilisateurs.

Voir aussi : Qu’est-ce que l’analyse des données ? 

Looker vs. Tableau : base d’utilisateurs idéale

Les deux produits offrent des capacités BI de premier ordre ainsi que des informations riches et approfondies, de riches visualisations et de puissantes fonctions de reporting. Les deux solutions BI proposent une sécurité et un support solides, ainsi que de vastes communautés d’utilisateurs. Si votre organisation peut tirer parti d’une solution extrêmement puissante et facile à utiliser, destinée aux utilisateurs non techniques, envisagez Tableau.

Si votre entreprise est davantage axée sur un framework de data science ou sur un framework basé sur le cloud qui intègre Google (mais s’étend à d’autres services et applications), il est probable que vous trouviez Looker plus attrayant.