Power BI oder Tableau?
Microsoft Power BI oder Tableau – welches Self-Service BI-Tool eignet sich für mein Unternehmen besser? Vor dieser Frage stehen wir in unseren Kundenprojekten immer wieder. Beide Lösungen sind zentrale Tools innerhalb unseres Technologieportfolios. Daher wissen wir: Eine pauschale Antwort auf diese Frage gibt es nicht. Im Vordergrund steht der konkrete Anwendungsbereich in Ihrem Unternehmen und Ihre individuellen Anforderungen.
Einen ersten Einblick in die Unterschiede von Power BI und Tableau und ihre jeweiligen Stärken haben wir in diesem Blogbeitrag zusammengestellt. Den vollständigen Vergleich finden Sie als Whitepaper „Power BI vs. Tableau – Zwei führende Self-Service BI-Tools im Vergleich“ auf unserer Website zum Download.
#1 Lizenzkosten
Ein entscheidendes Kriterium für Unternehmen bei der Auswahl eines Self-Service BI-Tools sind die Lizenzkosten. Power BI und Tableau besitzen grundverschiedene Lizenzmodelle, was eine direkte Gegenüberstellung erschwert.
Das Entwicklertool Power BI Desktop ist im Rahmen der Power BI Free Lizenz kostenlos erhältlich. Weiterhin kann die Web-Anwendung Power BI Service kostenlos genutzt werden, jedoch ohne die Freigabefunktion. Um Berichte mit Kollegen teilen zu können ist eine Power BI Pro Lizenz für 9,99$ pro User/Monat erforderlich. Die Nutzung des vollen Funktionsumfangs von Power BI erfordert schließlich den Erwerb von Power BI Premium, welches entweder als Einzelbenutzerlizenz-Abonnement für 20$ pro User/Monat oder für einen Fixpreis ab 4.995$ pro Monat verfügbar ist. Durch die beliebige Kombinierbarkeit der Lizenzen, lässt sich eine auf die individuellen Anforderungen jedes Unternehmens abgestimmte Lösung zusammenstellen, wobei jedoch die verschiedensten Abhängigkeiten zu beachten sind.
Tableau stellt drei verschiedene Lizenzen zur Verfügung, welche die unterschiedlichen Datenbedürfnisse der Mitarbeiter eines Unternehmens bedienen sollen. Der Viewer (15$ pro User/Monat) kann ausschließlich auf Dashboards in der Web-Anwendung Tableau Online zugreifen und mit ihnen interagieren. Der Explorer (42$ pro User/Monat) besitzt einen Vollzugriff auf veröffentlichte Dashboards und Datenquellen und kann eigene Arbeitsmappen in der Web-Umgebung erstellen. Der Creator (70$ pro Monat) schließlich kann zusätzlich auf alle Tableau Produkte, welche für die Entwicklung notwendig sind, darunter Tableau Desktop und Tableau Prep, zugreifen. Die genannten Lizenzkosten entsprechen einer Bereitstellung über Tableau Online und weichen von den Lizenzenzkosten bei einer Bereitstellung über Tableau Server ab. Auch bei Tableau lassen sich die verschiedenen Lizenzen beliebig miteinander kombinieren. Abgesehen davon, dass für die Nutzung von Tableau mindestens eine Creator-Lizenz erforderlich ist, bestehen keine Abhängigkeiten.
Auf Grund der kostenlosen Verfügbarkeit von Power BI Desktop und der preisgünstigen Lizenz Power BI Pro entsteht auf den ersten Blick der Eindruck, dass die Lizenzkosten von Power BI unschlagbar wären. Abhängig vom betrachteten Szenario können die Lizenzkosten von Power BI die von Tableau jedoch sogar übersteigen. Einen detaillierteren Vergleich der Lizenzkosten der beiden Self-Service BI-Tools anhand verschiedener Szenarien finden Sie in unserem Whitepaper.
#2 Benutzerfreundlichkeit
Power BI und Tableau gehören zu den führenden Self-Service BI-Tools auf dem Markt. Ein entscheidendes Kriterium für die Eignung als Self-Service BI-Tool ist eine hohe Benutzerfreundlichkeit und eine einfache Bedienbarkeit der Anwendung. Sowohl Power BI als auch Tableau besitzen umfangreiche Drag- und Drop-Möglichkeiten, leicht verständliche Funktionen und Menüs und sind visuell ansprechend, wodurch sich eine ausgezeichnete Benutzerfreundlichkeit ableiten lässt. Des Weiteren können an vielen Stellen in den Tools Navigationspfade auf Basis des Kontextes durch einen Rechtsklick aufgerufen werden, was eine geführte Navigation ermöglicht. Beide Self-Service BI-Tools ermöglichen zu Beginn eine stark anwachsende Lernkurve. Power BI bietet hier zusätzlich den Vorteil, dass die Lernkurve durch die bekannte MS Office Oberfläche anfangs steiler ist als bei Tableau. Im weiteren Verlauf der Anwendung, wenn es beispielsweise um das Erlernen der herstellereigenen Expression Languages geht, flacht die Lernkurve in beiden BI-Tools jedoch wieder stark ab.
#3 Ökosystem
Auf den ersten Blick scheint Microsoft mit seinem hauseigenen Angebot von MS-Office, SQL Server und Azure Tableau in puncto Ökosystem weit zu übertreffen. Hinzu kommt, dass Power BI ein Teil von Microsofts noch relativ junger sogenannter Power Plattform ist. Neben der Datenanalyse durch Power BI unterstützt die Plattform ihre Anwender beim Erstellen eigener Apps, automatisierter Workflows und Chatbots, die reibungslos mit Power BI interagieren. Durch die Übernahme von Salesforce hat Tableau jedoch einen starken Partner bezüglich Softwareintegration hinzugewonnen und ist dabei die Lücke zu schließen. Mit Einstein Discovery zeigt diese Zusammenarbeit bereits die ersten Ergebnisse. Einstein Discovery ermöglicht eine Verknüpfung zu einem Salesforce Konto und bietet somit Zugang zu allen Features der Einstein Analytics Plattform. Diese sind insbesondere das Einbeziehen zusätzlicher Datenquellen und das einfache Erstellen von modellgetriebenen Vorhersagen.
#4 Datenanbindung und Transformation
Als Vorbereitungsschritt für die Datenvisualisierung und -analyse müssen die Daten an das Self-Service BI-Tool angebunden werden. Power BI und Tableau bieten Konnektoren zu allen in Unternehmen gängigen Datenquellen, darunter dateibasierte-, On-Premises- und Cloud-/Web-Datenquellen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit zahlreiche weitere Datenquellen, wie beispielsweise statistische Dateien in Form von Python- und R-Skripten, anzubinden. Dabei ist es auch möglich gleichzeitig Unternehmensdaten (z.B. SQL-Datenbank) und lokale, private Daten (z.B. CSV-/Excel-Datei oder Webseite) anzubinden. Für die Datenanbindung stehen in beiden Tools verschiedene Konnektivitätsmodi zur Verfügung. Beim Modus Import wird eine Kopie der Daten in der plattformeigenen Daten-Engine gespeichert. Bei einer Live-Verbindung hingegen verbleiben die Daten im Vorsystem und werden erst zur Laufzeit von dort abgefragt.
Zur Überführung der Daten in ein für die Visualisierung geeignetes Format, sind häufig Transformationen als zusätzlicher Vorbereitungsschritt erforderlich. Die Datentransformation erfolgt in Power BI mithilfe des sogenannten Power Query-Editors, welcher in Power BI Desktop integriert ist. In Tableau steht für die Datentransformation ein separates Tool zur Verfügung, genannt Tableau Prep Builder. Einfache Transformationsschritte, wie beispielsweise Datentyp-Anpassungen und Joins sind auch mit Tableau Desktop möglich. Gemäß dem Low-Code-Ansatz beider Self-Service BI-Tools kann eine große Anzahl an Transformations-Schritten durch bereitgestellte Funktionen der visuellen Oberfläche ohne das Schreiben von Code-Ausdrücken durchgeführt werden. Für umfangreichere Transformationen stellt Power BI die Sprachen M und DAX zur Verfügung und Tableau besitzt ebenfalls eine eigene Expression Language. Funktionen, wie die automatische Erkennung von Datentypen, intelligente Vorschläge für Transformationsschritte oder die automatische Erkennung von Beziehungen zwischen Tabellen, sollen dem Anwender zusätzlich die Datenbereinigung, Harmonisierung und Modellierung erleichtern. Ein gewisses Maß an Datenbank- und Programmierkenntnissen ist nach momentanem Stand dennoch in beiden BI-Tools für die erfolgreiche Durchführung eines umfassenden Transformationsprozesses erforderlich.
#5 Datenvisualisierung und -analyse
Die Bereitstellung von Möglichkeiten zur Datenvisualisierung und -analyse ist die Kernfunktionalität beider Self-Service BI-Tools.
Analysen auf Basis eines veröffentlichten Datensets können entweder direkt in der Web-Applikation Power BI Service bzw. Tableau Online/ -Server durchgeführt werden oder lokal auf dem Rechner des Anwenders in der Desktop-Anwendung Power BI Desktop bzw. Tableau Desktop. Um dem Anwender die Erstellung von Visualisierungen zu erleichtern verfügen sowohl Power BI als auch Tableau über sogenannte Auto-Charting-Funktionen, welche auf Basis der selektierten Kennzahlen und Dimensionen automatische Visualisierungen erstellen. Der Erhalt übersichtlicher Visualisierungen mit fachlichem Mehrwert erfordert jedoch häufig nachträgliche Anpassungen. Die manuelle Erstellung von Visualisierungen fällt einem unerfahrenen Anwender in Power BI leichter, da auf die unterschiedlichen Visualisierungstypen abgestimmte, klar benannte Container bereitstehen, in welche die Kennzahlen und Dimensionen nur reingezogen werden müssen. Bei Tableau hingegen bleiben die Container bei jeder Visualisierung gleich, wodurch sich beispielsweise bei Visualisierungstypen wie Treemaps, die Felder nicht so intuitiv einordnen lassen. Tableau bietet im Gegenzug innerhalb einer Visualisierung weitaus mehr Flexibilität, wodurch eine große Anzahl an Kennzahlen und Dimensionen auf übersichtliche Weise innerhalb einer Visualisierung dargestellt werden kann.
Daraus lässt sich ableiten, dass Tableau prinzipiell die bessere Wahl ist für Anwender, welche explorative Datenanalysen durchführen möchten, während Power BI eher auf die Durchführung visueller Analysen abzielt.
#6 Veröffentlichung und Zusammenarbeit
Zur Gewährleistung der Effizienz der Self-Service BI-Lösung sind Funktionen zur Veröffentlichung von Dashboards und Analysen sowie zur Kollaboration essentiell.
Um einen Bericht mit anderen Anwendern im Unternehmen zu teilen, wird die Arbeitsmappe aus Power BI Desktop heraus über Power BI Service bzw. aus Tableau Desktop heraus über Tableau Online/ -Server veröffentlicht. Bei Tableau ist es auch möglich einzelne Inhalte aus einer Arbeitsmappe zu veröffentlichen. Von Power BI Service bzw. Tableau Online/ -Server aus kann im Anschluss auf verschiedenen Wegen die Freigabe erfolgen. Entweder können die Visualisierungen für einzelne Anwender oder Anwendergruppen freigegeben, ein Link zu dem Dashboard in einer E-Mail verschickt oder der Inhalt in eine Webseite eingebunden werden. Über die öffentliche Plattform Tableau Public können Dashboards zur Inspiration auch externen Empfängern per Link zugänglich gemacht werden, ohne dass diese hierfür einen Tableau-Account benötigen. Beide BI-Tools bieten zusätzlich die Möglichkeit Dashboards für sich selbst, für andere Anwender oder für Anwendergruppen zu abonnieren, um regelmäßige Updates der Inhalte per E-Mail zu erhalten. Sowohl in Power BI Service, als auch in Tableau Online/ -Server haben die Anwender eines Dashboards die Möglichkeit sich durch die integrierte Kommentarfunktion mit anderen Anwendern über Analysen und Dashboards auszutauschen. Im Vergleich zu Power BI Service bietet Tableau Online/ -Server zusätzlich eine Screenshot-Funktion, mit der Momentaufnahmen von gefilterten Visualisierungen auf komfortable Weise in einen Kommentar eingefügt werden können.
Während die wesentlichen Konzepte zur Veröffentlichung und Zusammenarbeit bei Power BI und Tableau die Gleichen sind, überzeugt Tableau zusätzlich durch erweiterte Möglichkeiten zur Kommentierung.
