Den moderna världen handlar om data, dagliga biljoner data genereras inom alla områden. Om inte denna data konverteras och bearbetas i grafiskt format är den värdelös. Datavisualisering är det som omvandlar de stora mängderna data till enkla grafer, tabeller etc. och identifierar trender eller extremvärden i den. Detta hjälper till att snabbt fatta beslut och få en konkurrensfördel.
Det finns en handfull datavisualiseringsverktyg tillgängliga från olika tjänsteleverantörer på marknaden. Några anmärkningsvärda verktyg inkluderar Google Charts, Microsoft Power BI, Tableau, Sisense, Leaflet, D3, HighCharts, ECharts. Vart och ett av de nämnda verktygen har sina för- och nackdelar. Det är alltid fördelaktigt att ta ett utbildningsprogram om du planerar att lära dig något av dessa verktyg, som en PowerBI-kurs eller Tableau-utbildning.
Syftet med den här artikeln är att ge dig en jämförelse av Tableau vs PowerBI. Båda verktygen har bevisade meriter och används av många stora företag. Låt oss börja med en introduktion till båda dessa verktyg.
Innehållsförteckning
Microsoft Power BI
Power BI är ett verktyg utvecklat av Microsoft och det används av framstående företag över hela världen, inklusive Adobe, General Electric, Heathrow och Worldsmart Meijer. PowerBi hjälper dig att förenkla analys och delning av stora data. Det hjälper också till att bygga bättre samordning mellan olika team av analytiker, datavetare och ingenjörer. En gratis skrivbordsversion är tillgänglig med begränsade funktioner. För fler funktioner kan man välja proversionen med en nominell månatlig prenumerationsavgift. Det är det bästa valet för småskaliga industrier eftersom det är prisvärt.
Fördelarna med det här verktyget är möjligheten att ansluta till olika datakällor, arbeta tillsammans med azure data lake för att förbättra prestanda och påskynda analysen, förbereda statisk och dynamisk rapportering och anpassade instrumentpaneler baserat på användarkrav. Enklare och effektivare anslutning med andra kontorsverktyg tillsammans med nya verktyg som Power Apps och Power Automate är en extra fördel.
Aktivt stöd från Microsoft och tillsammans med en stor community gör det mer attraktivt. Du kan få nya idéer, algoritmer för maskininlärningsmodeller för att hjälpa dig med alla typer av data.
Tablå
Tableau hjälper användare att dra en verklig snabb slutledning från enorma mängder data genom att designa interaktiva diagram och plotter. Det ger användarens kreativitet till sitt bästa genom att hjälpa till att skapa enastående presentationer och rapportering. Namnge vilket kalkylblad, databas eller ramverk som Hadoop, det kan ansluta till flera källor samtidigt.
Du kan enkelt analysera alla typer av data, vare sig det är text, bild eller tidsserier. Med begränsad utbildning kan du börja använda den som ett proffs och behöver ingen programmeringskunskap. Du kan publicera en instrumentpanel med några få klick för att dela den live på webben och på mobila enheter. Några anmärkningsvärda kunder till detta kraftfulla verktyg inkluderar Fortune, Fast Company, WSJ, WIRED.
Vilket verktyg ska du använda?
Det första intrycket av båda verktygen kan till en början verka imponerande. Men du måste djupdyka för att förstå vad som fungerar bättre för din organisation. Här har vi beskrivit några av de faktorer som du kan överväga och bestämma en lämplig.
Skalbarhet
Letar du efter ett verktyg för endast datavisualisering, dvs en liten mängd data eller bearbetad data från en enorm datauppsättning att visualisera? Eller vill du bearbeta och visualisera data tillsammans? Det påverkar dina val eftersom vissa verktyg fungerar bäst för visualisering, medan andra är bra med analys. För det senare fallet måste man överväga skalbarhetsaspekten av verktyget och se till att en stor mängd data kan hanteras effektivt. Vissa verktyg fungerar bra med en liten mängd data samtidigt som de presterar dåligt med stora datamängder. Därför måste man försäkra sig om att verktyget stöder cloud computing och inte skapar problem med stora datamängder.
Flexibilitet
Du bör också tänka på filformaten för val av verktyg tillsammans med mängden data. Alla verktyg stöder inte varje filformat. Vilken ändring som krävs när filformatet ändras i framtiden är en viktig faktor att överväga.
Data typ
Verktyget ska kunna ansluta till alla typer av datakällor med minimala ändringar. Du bör se till att verktyget stöder strukturerad och ostrukturerad data som text, bildfiler, tidsseriedata, etc.
Dataspårning
Utan tvekan kan instrumentpaneler, om de utformas på rätt sätt, ge dig fantastiska insikter i data. Det är emellertid verktygets förmåga att skapa en interaktiv instrumentpanel för att identifiera och lokalisera avvikelsen för vidare analys. Dessutom måste detta göras av instrumentpanelanvändare utan att avvika från befintligt analysflöde och ta hjälp av några IT-experter.
Användargränssnitt Hur är verktygets utseende och känsla, är det för komplext för att ens rita en enkel plot? Stöder den dra och släpp-funktioner? Kan verktyg kopplas till andra verktyg med hjälp av arbetsflöden? Stöder det automatisering av arbetsflödet?
Sprida
I dataåldern är statistik ett viktigt verktyg. Har verktyget alla statistiska verktyg som krävs för att utföra analysen som regressionsanalys, Fourier-transformation, filtrering, etc? Verktyget bör ha ett stort bibliotek med alla typer av plotter, diagram som boxplots, cirkeldiagram, stapeldiagram enkla eller staplade. Den bör ha en inbyggd interaktiv tabell och värmekartor.
Anpassning
Verktyget bör tillåta anpassning baserat på användarkrav till befintliga diagram, plotter och tabeller.
Träning Denna punkt är viktig då verktyg med både analys- och visualiseringsförmåga kräver omfattande utbildning och insatser från användaren. Dessutom kräver vissa verktyg specifika programmeringsspråk för analys.
Produktsupport och community
Ett stort community och supportteam för verktyg bör finnas tillgängligt för att snabbt lösa komplexa problem och dessutom använda tidigare erfarenhet för att arbeta effektivt fram ditt projekt. Men konsekvent stöd från experter och fler besök på community-sidor kanske inte är bra. Verktyget måste undvikas om frekvent expertstöd krävs även för små behov. Tid som tas från supportteamet och tillhandahållen lösning bör också beaktas för att undvika förseningar i projektet. Vissa verktygsleverantörer tar längre ledtid för problemlösning.
Sammanfattningsvis, när du överväger faktorer som datatyp, produktsupport och integration med andra verktyg, är både Tableau och PowerBI på samma nivå. När du tänker på hanteringen av bulkdata och hitta insikter visar Tableau bättre prestanda. Å andra sidan, om du tänker på användargränssnittet och kostnaden, så är PowerBI lättare att lära sig och mer ekonomiskt än Tableau. Så ta ditt samtal klokt och du skulle inte ångra att du investerade i någon av dem.
This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.
Strictly Necessary Cookies
Strictly Necessary Cookie should be enabled at all times so that we can save your preferences for cookie settings.
If you disable this cookie, we will not be able to save your preferences. This means that every time you visit this website you will need to enable or disable cookies again.
