Unterschiede zwischen Power BI und Tableau
Power BI:
Microsoft Power BI ist ein intelligentes Geschäftstool zum Verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Visualisierung nach dem Bereinigungs- und Integrationsprozess. Es ermöglicht die Erstellung von Ad-hoc-Berichten und hilft bei der Analyse der Daten. Effektive und leicht verständliche Dashboards werden generiert und können im Internet veröffentlicht werden. Es kann von naiven Benutzern zu erfahrenen Benutzern verwendet werden. Es wird verwendet, um Ad-hoc-Abfragen auszuführen, um Muster und Trends zu identifizieren.
Tableau:
Tableau ist ein Business Intelligence-Tool mit ansprechender Benutzeroberfläche, mit dem Berichte, Dashboards und Analysen der riesigen Datenmengen aus mehreren Datenquellen erstellt werden können. Es bietet eine interaktive Datenvisualisierung, um die Daten zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Benutzer verstehen die Daten, ohne dass technische Kenntnisse erforderlich sind, und können auch komplexe Prozesse auf einfache und effiziente Weise nachvollziehen.
Head to Head Vergleich Power BI vs Tableau (Infografiken)
Unten finden Sie die Top 7 Vergleich Power BI vs Tableau 
Hauptunterschiede zwischen Power BI und Tableau
Power BI im Vergleich zu Tableau unterscheidet sich erheblich in der Visualisierungsfähigkeit beim Extrahieren der Daten von verschiedenen Servern. Im Folgenden sind die wichtigsten Hauptunterschiede zwischen Power BI und Tableau aufgeführt
Datenzugriff
Power BI kann keine Verbindung zu Hadoop-Datenbanken herstellen, während es die Datenextraktion aus Azure, Salesforce und Google Analytics ermöglicht.
Tableau ermöglicht den Zugriff auf Daten in der Cloud und die Verbindung zu Hadoop-Datenbanken. Außerdem wird die Ressource automatisch identifiziert.
Visualisierungen
Power Bi bietet zahlreiche Datenpunkte zur Visualisierung. Es verfügt über rund 3500 Datenpunkte, um einen Drilldown über den gesamten Datensatz durchzuführen und eine Analyse durchzuführen.
Ohne Programmiersprache können Benutzer mithilfe der Drag & Drop-Methode Diagramme und Streudiagramme im Tableau erstellen, und die Anzahl der Datenpunkte wird nicht eingeschränkt.
Kundendienst
Power BI bietet eingeschränkten Kundensupport.
Tableau hat eine starke Kundenbetreuung und Community-Foren für die Diskussionen. Der Support wurde in Online-, Desktop- und Server-Support unterteilt.
Installieren
Power BI ist in drei Kategorien verfügbar. Desktop, Mobile und Service. Die grundlegende Einrichtung ist Azure Tenant.
Mit Tableau können die in Tableau Desktop generierten Ergebnisse über Tableau Online oder Tableau Server freigegeben werden.
Einsatz
Power BI ist Saas-Modell dh. Software als Dienstleistung
Tableau ist sowohl lokal als auch in der Cloud verfügbar. Wenn große Datenmengen in der Cloud verfügbar sind, werden die besten Ergebnisse erzielt.
Power BI vs Tableau Vergleichstabelle
Unten finden Sie die Vergleichstabelle zwischen Power BI und Tableau
| Power BI | Tableau |
| Power BI ist das Analysetool für Geschäftsdaten, mit dem das Geschäft analysiert und daraus Erkenntnisse gewonnen werden können. | Tableau ist das Business Intelligence- und Datenanalysetool zur Erstellung von Berichten und zur Datenvisualisierung mit hoher Flexibilität. |
| Datenquellen: Eingeschränkter Zugriff auf andere Datenbanken und Server Im Vergleich zu Tableau. Beispiel: SQL Server-Datenbank, Access-Datenbank, SQL Server Analysis Services-Datenbank, Oracle-Datenbank, IBM DB2-Datenbank, IBM Informix-Datenbank (Beta), IBM Netezza, MySQL-Datenbank, PostgreSQL-Datenbank, Sybase-Datenbank, Teradata-Datenbank, SAP HANA-Datenbank, SAP Business Warehouse-Anwendung Server, SAP Business Warehouse-Nachrichtenserver (Beta), Amazon Redshift, Impala, Google BigQuery, Snowflake, Exasol | Es hat Zugriff auf zahlreiche Datenbankquellen und Server. Beispiel: Excel, Textdatei, Zugriff, JSON-Datei, PDF-Datei, räumliche Datei, statistische Datei, andere Dateien (z. B. Tableau .hyper, .tds, .twbx), Verbindung zu einer veröffentlichten Datenquelle auf Tableau Online oder Server, Actian Matrix, Aktueller Vektor, Amazon Athena, Amazon Aurora, Amazon EMR, Amazon Redshift, Anaplan, Apache-Bohrer, Aster-Datenbank, Box, Cisco Information Server, Cloudera Hadoop, DataStax Enterprise, Denodo, Dropbox, EXASOL, Firebird, Google Analytics, Google BigQuery, Google Cloud-SQL, Google Sheets, Hortonworks-Hadoop-Hive, HP Vertica, IBM BigInsights, IBM DB2, IBM PDA (Netezza), Kognitio, MapR-Hadoop-Hive, Marketo, MarkLogic, MemSQL, Microsoft Analysis Services, Microsoft PowerPivot, Microsoft SQL Server, MonetDB, MongoDB BI Connector, MySQL, OData, OneDrive, Oracle, Oracle Eloqua, Oracle Essbase, zentrale Greenplum-Datenbank, PostgreSQL, Presto, Fortschritt OpenEdge, Online-QuickBooks, Salesforce, SAP HANA, SAP NetWeaver Business Warehouse, SAP Sybase ASE, SAP Sybase IQ, ServiceNow ITSM, SharePoint Lis ts, Schneeflocke, Spark SQL, Splunk, Teradata, Teradata-OLAP-Connector, Webdaten-Connector, Andere Datenbanken (ODBC) |
| Datenkapazität Jeder Arbeitsbereich / jede Gruppe kann bis zu 10 GB Daten verarbeiten. Bei mehr als 10 GB müssen sich beide Daten in einer Cloud (Azure) befinden, wenn sie sich in lokalen Datenbanken befinden. Power BI wählt die Daten nur aus oder zieht sie aus einer Datenbank und importiert sie nicht. | Tableau arbeitet mit der spaltenbasierten Struktur, in der nur eindeutige Werte für jede Spalte gespeichert werden, sodass Milliarden von Zeilen abgerufen werden können . |
| Maschinelles Lernen Power BI ist in Microsft Azure integriert. Es hilft bei der Analyse der Daten und beim Verstehen der Trends und Muster des Produkts / Geschäfts. | Python-Funktionen für maschinelles Lernen sind in Tableau integriert, sodass ML-Vorgänge über die Datensätze effizient ausgeführt werden können. |
| Performance Es kann eine begrenzte Datenmenge verarbeiten. | Es kann eine große Datenmenge mit einer besseren Leistung verarbeiten. |
| Zielgruppe Naive Nutzer, Erfahrene Benutzer. | Obwohl der Zugriff einfach und unkompliziert ist, verwenden Analysten und erfahrene Benutzer ihn für ihre Analysezwecke. |
| Preisgestaltung Es ist im Vergleich zu Tableau sehr billig. | Tableau ist teurer als Power BI. Es muss mehr bezahlt werden, wenn es mit Anwendungen von Drittanbietern verbunden ist. |
Fazit - Power BI gegen Tableau
Business Intelligente Tools spielen eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung. In Bezug auf Power BI und Tableau haben sowohl Power BI als auch Tableau ihre eigenen Funktionen, Vor- und Nachteile. Es hängt alles von den geschäftlichen Anforderungen und Bedürfnissen ab. Wenn die geschäftliche Anforderung darin besteht, die begrenzte Datenmenge und Funktionalität zu analysieren, ist Power BI die beste Wahl, da es billiger als Tableau ist. Wenn es jedoch darum geht, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und Statistiken und fantastische Datenvisualisierungen über die Daten durchzuführen, bietet Tableau eine Vielzahl von Funktionen und Drilldown-Optionen. Gleichzeitig sind die Investitionskosten hoch. Es kommt also stark auf den Geschäftsumfang und die Anforderungen an. Beide Power BI- und Tableau-Tools weisen eine hervorragende Leistung auf, sodass wir nicht feststellen können, dass nur ein Tool das andere übertrifft. Da die Funktionen wie Datenvorbereitung, Datenspeicherung, Datenvalidierung und ETL-Operationen von beiden Tools ineffizient und ohne Latenz ausgeführt werden.
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