Différences entre Power BI et Tableau
Power BI:
Microsoft Power BI est un outil intelligent pour gérer les données de différentes sources et fournit une visualisation après le processus de nettoyage et d'intégration. Il permet la génération de rapports ad hoc et aide à l'analyse des données. Des tableaux de bord efficaces et facilement compréhensibles sont générés et peuvent être publiés sur le Web. Il peut être utilisé par des utilisateurs naïfs à des utilisateurs expérimentés. Il est utilisé pour exécuter des requêtes ad hoc afin d'identifier les modèles et les tendances.
Tableau:
Tableau est un outil d'intelligence d'affaires avec une interface utilisateur attrayante pour générer des rapports, des tableaux de bord et l'analyse des énormes données à partir de plusieurs sources de données. Il fournit une visualisation interactive des données pour comprendre les données et faire des analyses. Il permet aux utilisateurs de comprendre les données sans avoir besoin de connaissances techniques et permet de comprendre même n'importe quel processus complexe dans une approche simple et efficace.
Comparaison face à face Power BI vs Tableau (Infographie)
Ci-dessous le Top 7 de la comparaison Power BI vs Tableau 
Différences clés entre Power BI et Tableau
Power BI vs Tableau diffère principalement par la capacité de visualisation du point de vue à extraire les données de différents serveurs. Voici les principales différences clés entre Power BI et Tableau
Accès aux données
Power BI ne peut pas se connecter aux bases de données Hadoop alors qu'il permet l'extraction de données à partir d'Azure, de Salesforce et des analyses Google.
Tableau permet d'accéder aux données dans le cloud et de se connecter aux bases de données Hadoop. Il identifie également la ressource automatiquement.
Visualisations
Power Bi fournit de nombreux points de données pour fournir une visualisation. Il dispose d'environ 3500 points de données pour effectuer un zoom avant sur l'ensemble de données et effectuer une analyse.
Sans aucun langage de codage, en utilisant la méthode glisser-déposer, les utilisateurs peuvent créer des graphiques, des diagrammes de dispersion dans le tableau et cela ne limite pas non plus le nombre de points de données.
Service client
Power BI fournit un support client limité.
Tableau a un support client solide et dispose de forums communautaires pour les discussions. Il a classé l'assistance en ligne, sur ordinateur et sur serveur.
Installer
Power BI est disponible en trois catégories. Ordinateur de bureau, mobile et service. La configuration très basique est Azure Tenant.
Tableau permet de partager les résultats générés dans Tableau Desktop via Tableau en ligne ou Tableau Server.
Déploiement
Power BI est un modèle Saas ie. Logiciel en tant que service
Tableau est disponible à la fois sur site et dans le cloud. Lorsque d'énormes données sont disponibles dans le cloud, elles produisent le meilleur résultat.
Tableau de comparaison Power BI vs Tableau
Ci-dessous le tableau de comparaison entre Power BI et Tableau
| Power BI | Tableau |
| Power BI est l'outil d'analyse de données d'entreprise pour analyser l'entreprise et en tirer des informations. | Tableau est l'outil de business intelligence et d'analyse de données pour générer des rapports et une visualisation des données avec une grande flexibilité. |
| Source d'information: Accès limité à d'autres bases de données et serveurs Par rapport à Tableau. Exemple: Base de données SQL Server, base de données Access, base de données SQL Server Analysis Services, base de données Oracle, base de données IBM DB2, base de données IBM Informix (bêta), IBM Netezza, base de données MySQL, base de données PostgreSQL, base de données Sybase, base de données Teradata, base de données SAP HANA, application SAP Business Warehouse Serveur, SAP Business Warehouse Message Server (Beta), Amazon Redshift, Impala, Google BigQuery, Snowflake, Exasol | Il a accès à de nombreuses sources et serveurs de base de données . Exemple: Excel, fichier texte, Access, fichier JSON, fichier PDF, fichier spatial, fichier statistique, autres fichiers (tels que Tableau .hyper, .tds, .twbx), connexion à une source de données publiée sur Tableau Online ou Server, Actian Matrix, Actian Vector, Amazon Athena, Amazon Aurora, Amazon EMR, Amazon Redshift, Anaplan, Apache Drill, Aster Database, 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, Pivotal Greenplum Database, PostgreSQL, Presto, Progress OpenEdge, QuickBooks Online, Salesforce, SAP HANA, SAP NetWeaver Business Warehouse, SAP Sybase ASE, SAP Sybase IQ, ServiceNow ITSM, SharePoint Lis ts, Snowflake, Spark SQL, Splunk, Teradata, Teradata OLAP Connector, Web Data Connector, Other Databases (ODBC) |
| Capacité de données Chaque espace de travail / groupe peut gérer jusqu'à 10 Go de données. Pour plus de 10 Go, les données doivent être dans un cloud (Azure), si elles se trouvent dans des bases de données locales, Power BI sélectionne ou extrait les données d'une base de données et ne les importe pas. | Tableau fonctionne sur la structure basée sur des colonnes qui ne stocke que des valeurs uniques pour chaque colonne, ce qui permet de récupérer des milliards de lignes. |
| Apprentissage automatique Power BI est intégré à Microsft Azure, il aide à analyser les données et à comprendre les tendances et les modèles du produit / de l'entreprise. | Les capacités d'apprentissage automatique de Python sont intégrées à Tableau, ce qui le rend efficace pour effectuer des opérations ML sur les jeux de données. |
| Performance Il peut gérer un volume limité de données. | Il peut gérer un énorme volume de données avec de meilleures performances. |
| Public cible Utilisateurs naïfs, Utilisateurs expérimentés. | Même si l'accès est facile et simple, les analystes et les utilisateurs expérimentés l'utilisent à des fins d'analyse. |
| Tarification Il est très bon marché par rapport à Tableau. | Tableau est plus coûteux que Power BI. Il doit être payé davantage lorsqu'il est connecté à des applications tierces. |
Conclusion - Power BI vs Tableau
Les outils commerciaux intelligents jouent un rôle essentiel dans la prise de décisions commerciales. En ce qui concerne Power BI vs Tableau, Power BI et Tableau ont leurs propres fonctionnalités, avantages et inconvénients. Tout dépend des besoins et des exigences de l'entreprise. Si l'exigence commerciale consiste à analyser la quantité limitée de données et de fonctionnalités, Power BI est le meilleur moyen d'opter car il est moins cher que Tableau. Mais, quand il s'agit de gérer d'énormes données provenant de diverses sources et que vous devez effectuer des statistiques et une visualisation fantastique des données sur les données, le tableau fournit beaucoup de fonctionnalités et d'options d'exploration. Dans le même temps, le coût d'investissement est élevé. Cela dépend donc fortement de l'échelle et des besoins de l'entreprise. Les deux outils Power BI vs Tableau fonctionnent de manière exceptionnelle, nous ne pourrions donc pas conclure qu'un seul outil surpasse l'autre. Comme les fonctionnalités telles que la préparation des données, le stockage des données, la validation des données et les opérations ETL sont effectuées par les deux outils de manière inefficace et sans latence.
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