NextLytics Blog

Data Visualization Tools: Ein Vergleich von Power BI & Tableau

Geschrieben von Georgios Fyntanidis | 28.09.2023 11:09:49

Tableau und Power BI sind zwei der populärsten Datenvisualisierungs- und Analyseplattformen. Sie ermöglichen Unternehmen weltweit unbearbeitete Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Obwohl die beiden Systeme viele Gemeinsamkeiten aufweisen, kann die Auswahl der besten Lösung für Ihr Unternehmen entscheidend sein. In diesem Artikel werden wir Tableau und PowerBI vergleichen und die Gemeinsamkeiten und Unterschiede hervorheben, die jeder Plattform ihre einzigartige Identität verleihen.

Eine kurze Einführung in Tableau

Tableau wurde 2003 gegründet und die Software erstmals im Januar 2005 veröffentlicht, was das Unternehmen zu einem der ersten Akteure in der modernen Datenvisualisierungslandschaft macht. Seit 2019 gehört Tableau zu Salesforce, einem der erfolgreichsten ERP- und Cloud Service-Anbieter der Welt. Tableau bietet flexible Lizenzierungsoptionen, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Nutzer und den Anforderungen der Unternehmen gerecht zu werden.

Tableau als Software ist ein Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Tool, das entwickelt wurde, um den Endanwendern die Möglichkeit zu geben, große oder komplexe Daten zu analysieren und zu untersuchen. Ein Tableau-Anwender hat zudem die Möglichkeit, Dashboards und eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen, darunter Balken-, Linien- und Kreisdiagramme und vieles mehr, die den Anwendern helfen, Erkenntnisse aus den vorliegenden Daten zu gewinnen. Drag-and-Drop-Funktionen in Schlüsselbereichen wie der Datenaufbereitung, der Erstellung von Visualisierungen und der Anpassung sorgen für eine intuitive Benutzererfahrung. Dieser benutzerfreundliche Ansatz ist besonders für Anwender ohne Programmierkenntnisse von Vorteil, da sie mühelos Visualisierungen erstellen können.

Tableau kann mit verschiedenen Datenquellen wie Tabellenkalkulationen, Datenbanken oder Big-Data-Plattformen verbunden werden. Sobald die Daten geladen sind, stehen zahlreiche Optionen wie Datenbereinigung, Transformationsaufgaben und die Erstellung von benutzerdefinierten Berechnungen zur Verfügung. Es gibt ebenso die Möglichkeit, Daten zu filtern und Hierarchien zu erstellen. Eine weitere Funktion ist die Visualisierung von Daten in Echtzeit mit Hilfe der Serverkomponente von Tableau. “Tableau GPT” bietet eine Reihe von Funktionen, die auf generativer KI basieren, um Analysen effizient bei der Aufbereitung von Daten zu unterstützen und wiederkehrende Aufgaben durch intelligente Vorschläge und In-App-Anleitungen zu reduzieren.

Eine kurze Einführung in Power BI

Power BI ist eine Business-Analyse- und Datenvisualisierungsplattform von Microsoft, die darauf abzielt, die Bedürfnisse möglichst vieler Unternehmen zu erfüllen.

Die Benutzeroberfläche ist einfach strukturiert, was die Einarbeitungszeit der Anwender erheblich verkürzt. Für die Nutzung der Plattform sind ebenfalls keine Programmierkenntnisse erforderlich. Power BI bietet eine Vielzahl von Datenverarbeitungsmöglichkeiten, darunter Datentransformation, Datenbereinigung und benutzerdefinierte Berechnungen. Eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, wie Diagramme, Tortendiagramme, Karten und Histogramme, die es den Anwendern ermöglichen, Erkenntnisse effektiv zu präsentieren, gehören ebenfalls zum Funktionsumfang. Power BI kann mühelos Daten aus anderen Microsoftprogrammen sowie aus allen gängigen Datenbankmanagementsystemen laden. Power BI wird von Anwendern besonders für seine Leistungen bei der Datenmodellierung und -analyse geschätzt.

Ähnlichkeiten

Tableau und Power BI bieten beide eine benutzerfreundliche Oberfläche mit der Drag-and-Drop-Funktionalität und erfordern keine Vorkenntnisse in einer Programmiersprache. Wenn der Anwender fortgeschrittene und spezifische Berechnungen oder erweiterte Analysen und Vorhersageaufgaben durchführen möchte, bieten sowohl Power BI als auch Tableau die Möglichkeit, dies über einen Code umzusetzen. Darüber hinaus stellen beide Systeme Programmierschnittstellen (API) für Nutzer bereit, so dass sie programmgesteuert mit den Tools interagieren und verschiedene Aufgaben durchführen können, z. B. die Aktualisierung von Daten und die Veröffentlichung von Dashboards.

Da es sich bei Tableau und Power BI um Visualisierungsplattformen handelt, können Anwender mit beiden Tools interaktive und optisch ansprechende Datenvisualisierungen wie Diagramme, Grafiken, Dashboards usw. erstellen, und es ist möglich, benutzerdefinierte Formeln und Kennzahlen zu erstellen, um verschiedene Berechnungen durchzuführen.

Beide Programme erlauben die Anbindung an mehrere Datenquellen und können mit einer Vielzahl von Dateiformaten, Datenbanken, Cloud-Diensten und Tabellenkalkulationen umgehen. Da sowohl Tableau als auch Power BI von einer großen Community genutzt werden, lassen sich Tutorials, Ressourcen, Foren und Lösungen für eventuell auftretende Probleme einfach im Internet finden. Beide Programme ermöglichen es den Anwendern, aktuelle Daten zu analysieren und zu verfolgen, da sie Tools für die Datenverarbeitung in Echtzeit anbieten.

Self-Service Analytics mit Tableau -
Laden Sie sich hier das Whitepaper herunter!

Unterschiede

Sowohl Tableau als auch Power BI bieten eine On-Premise-Version und eine Cloud-basierte Lösung an. Die Lizenzierungsoptionen für beide sind rollen- oder serverbasiert und in manchen Szenarien sogar eine Kombination aus beidem. Beide Tools verwenden unterschiedliche Preismodelle, die sich erheblich auf die Gesamtkosten auswirken können. Es empfiehlt sich bei der Lizensierung frühzeitig auf die Details zu achten (siehe Kasten unten).

Ein großer Vorteil von Power BI ist, dass es sich leicht in alle Microsoft-Lösungen wie Excel, SharePoint, Azure und SQL Server integrieren lässt. Power BI scheint daher eine bessere Lösung für Unternehmen zu sein, die bereits in das Ökosystem von Microsoft investiert haben. Ein großer Vorteil von Tableau ist jedoch, dass Tableau besser große Datenmengen oder Daten mit hoher Komplexität verarbeiten kann.

Für die Datenaufbereitung kann in Power BI die Power Query als Abfragesprache genutzt werden, die auch in Excel integriert ist. Mit Power Query können Anwender Daten bereinigen, umwandeln und umgestalten, bevor sie sie visualisieren. Die gleiche Arbeit kann in Tableau mit Tableau Prep durchgeführt werden, aber der Power Query Editor wird als besser angesehen. Power Query Editor und Tableau Prep ermöglichen es den Nutzern, verschiedene Datenvorbereitungsaufgaben durchzuführen, wie z. B. Datenbereinigung, Verknüpfung, Pivotierung, Aggregation und Erstellung berechneter Felder. Wenn man die Lernkurve beider Anwendungen vergleicht, scheint sie bei Power BI aufgrund der Integration mit anderen Microsoft-Programmen etwas flacher zu sein. Nicht zuletzt ist der Faktor der Betriebssystemkompatibilität ein Problem für Power BI, da es für Windows konzipiert und entwickelt wurde. Für Tableau ist dies kein Problem, da das Programm sowohl in Windows und Mac OS ausgeführt werden kann. Die webbasierte Version von Power BI, Power BI Service, ist ebenfalls verfügbar und kann natürlich auf jedem Betriebssystem ausgeführt werden. Außerdem ist Power BI im Rahmen der breiteren Palette von Azure-Lösungen eng mit Azure integriert.

 

Power BI

Tableau

Kosten für rollenbasierte Lizenzen

Power BI Desktop: Kostenlos

Power BI Free: Kostenlos zum Anzeigen von Berichten (nur für Premium-Kapazität oder auf Prem-Server verfügbar)

Power BI Pro: 10$ pro Anwender/Monat

Power BI Premium pro Anwender: 20$ pro Anwender/Monat

Power BI Premium pro Kapazität (dedizierter Server): 4,995$ pro Kapazität/Monat

Bemerkung: Wenn Sie keine Premium-Kapazität oder einen On Prem Server haben, müssen alle Anwender eine Pro-Lizenz haben, auch wenn sie nur einen Bericht sehen sollen/ wollen.

Tableau Creator: 70$ pro Anwender/Monat

Tableau Explorer: 42$ pro Anwender/Monat

Tableau Viewer: 15$ pro Anwender/Monat

Server vor Ort

Ähnliche Kosten wie bei Power BI Premium pro Kapazität

Rollenbasierte Lizenzierung und Lizenzierung pro CPU-Kern verfügbar

Bemerkung: Wenn Sie einen On-Premise-Server betreiben müssen und nur wenige Anwender haben (rollenbasiert), kann Tableau eine viel günstigere Option sein, da keine Serverlizenz benötigt wird.

Leistung

Es ist schnell, wenn es um nicht allzu große Datenmengen geht. Die Leistung
bei großen Datenmengen ist langsam.

Es ist schnell bei der Verarbeitung großer Datenmengen und verfügt außerdem über zahlreiche Funktionen zur Visualisierung der Daten.

Unterstützung bei der Programmierung

Power BI unterstützt die Integration mit R, Python und der Sprache Power Query M, einer funktionalen Sprache, bei der die Groß- und Kleinschreibung beachtet wird, und die es Ihnen ermöglicht, Aufgaben
zur Datengestaltung durchzuführen und benutzerdefinierte Funktionen zu erstellen. Die Sprache DAX wird unterstützt, um Logik zur Laufzeit des Berichts zu definieren, z. B. Kennzahlen und Einschränkungen.

Tableau bietet eine sehr gute Integration von Codes mit den folgenden Sprachen: Python, R, C, C++ und Java.

Datenquellen

Power BI unterstützt verschiedene Datenquellen wie:

  • Dateidatenquellen (Excel-Arbeitsmappe, Text/CSV, XML, JSON, Ordner, SharePoint-Ordner)
  • Datenbank-Datenquellen (IBM Netezza, MySQL-Datenbank, PostgreSQL, SAP HANA, Snowflake)
  • Power Platform-Datenquellen (Power BI-Datensätze, Datamarts, Lakehouses)
  • Azure-Datenquellen (Azure SQL-Datenbank, Azure Synapse Analytics SQL, Azure BLOB-Speicher)
  • Online-Dienste-Datenquellen (SharePoint Online-Liste, Dynamic 365)
  • Andere Datenquellen (Spark, Hadoop, R- und Python-Skripte, Google Sheets)
  • SAP BW für Import und Live (begrenzte Nutzung)

Tableau unterstützt zahlreiche Datenquellen, wie z.B.

  • Dateidatenquellen (Excel, Textdateien, JSON, PDF, räumliche Dateien)
  • Datenbankdatenquellen (Spark SQL, MySQL-Datenbank, PostgreSQL, SAP HANA, Amazon Redshift, Google MongoDB, Snowflake)
  • Geschäftsanwendungen (Salesforce, Google Analytics, Microsoft Dynamics 365)
  • Statistische Dateien (SAS-Dateien, SPSS-Dateien,R-Datendateien)
  • Data Warehouse-Anwendungen (IBM Netezza, Teradata, Exasol)

Maschinelles Lernen

Mit Power BI können Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen und Vorhersagen treffen. Das Training der Modelle kann im Power Query Editor durchgeführt werden. Außerdem kann in Power BI die Funktion für automatisiertes maschinelles Lernen verwendet werden. Darüber hinaus profitiert Power BI von Microsofts Suite von Business-Analytics-Lösungen, die Plattformen wie Azure umfasst.

Tableau verfügt nicht über integrierte native Funktionen für maschinelles Lernen wie die AutoML-Funktion von Power BI, sondern unterstützt die Funktion des maschinellen Lernens in Python, so dass die Anwender die Möglichkeit haben, beliebige maschinelle Lernoperationen mit den Datensätzen durchzuführen.

Werkzeugsatz

Power BI bietet ein umfassendes Set von Tools und Funktionen, aber bestimmte Lösungen sind in Power BI nicht so leicht zugänglich oder einfach zu erreichen wie in Tableau und erfordern oft mehr Aufwand und Anpassungen.

Tableau bietet eine breite Palette von Tools und Funktionen, die verschiedene Datenanalyse-, Visualisierungs- und Berichtsanforderungen abdecken.

Gemeinschaft

Es gibt das relativ neue Power BI Community Forum, das, obwohl es erst seit wenigen Jahren besteht, eine wertvolle Ressource für Anwender darstellt, die Hilfe und Einblicke suchen. Außerdem gibt es die Power BI-Dokumentation, um den Kunden bei eventuell auftretenden Problemen zu helfen. In der Regel werden Sie an der einen oder anderen Stelle eine Lösung für Ihr Problem finden, da die Community recht intensiv daran gearbeitet hat. Allerdings können manchmal recht einfache Dinge, wie z.B. die Erstellung von Berichten über eine Gewinn- und Verlustrechnung mit konfigurierbaren Gruppierungen, mit PowerBI eine ziemliche Herausforderung darstellen.

Es gibt eine Dokumentationsseite, auf der die Anwender Informationen und Anleitungen zu Tableau finden können. Da das Programm schon länger im Einsatz ist als Power BI, hat es auch eine größere Community. Darüber hinaus hat Tableau die Tableau User Groups, das sind Benutzergruppen, in denen regelmäßige Treffen mit Gastrednern stattfinden. Das Ziel dieser Gruppen ist es, Wissen mit Webinaren zu teilen, in denen die Mitglieder sich vernetzen, von Gastrednern lernen, Best Practices und Anwendungsfälle teilen können.

 

Das ideale Datenvisualisierungstool - Unser Fazit

Sowohl Power BI als auch Tableau sind leistungsstarke Tools für Datenvisualisierung und Business Intelligence. Power BI ist aufgrund seiner nahtlosen Integration in das Microsoft-Ökosystem eine hervorragende Option für Unternehmen, die bereits Microsoft-Technologien nutzen. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die umfangreichen Datenumwandlungsfunktionen festigen seine Position als erste Wahl in dieser Kategorie und eröffnen ein weites Spektrum an Anwendungsszenarien.

Die Stärke von Tableau liegt in der zuverlässigen Datenerkennung und den interaktiven Visualisierungen, was es zu einer hervorragenden Lösung für Datenanalysten und Wissenschaftler macht, die fortschrittliche Analysefunktionen erwarten. Tableau verfügt über bessere Dashboarding-Tools und eine höhere Anpassungsfähigkeit, wenn auch zu einem höheren Preis.

Beide Tools haben ihre eigenen Besonderheiten und die Entscheidung, mit welchem Tool man arbeiten möchte, hängt von den Anforderungen des Unternehmens und dem vorhandenen Technologie-Ökosystem ab. Darüber hinaus gibt es im Bereich Datenvisualisierung und Business Intelligence noch eine Reihe weiterer Optionen, wie Apache Superset und SAP Analytics Cloud (SAC), die wir in einem weiteren Artikel für Sie beleuchten werden.

Haben Sie Fragen zu diesem oder anderen Themen? Dann kontaktieren Sie uns! Als Tableau Partner beraten wir Sie gerne umfangreich zu Themen wie z.B. Best Practices bei der Erstellung effektiver Tableau Dashboards.