Looker 與 Tableau：哪一個是最適合您需求的 BI 工具？
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:12 am
商業智慧(BI) 是資料驅動決策的核心。它結合了分析、資料探勘、資料視覺化以及資料工具和基礎設施的使用來實現決策過程。
BI 有助於利用數據的力量做出更好的決策，從而進一步提高績效、降低成本、管理風險和了解市場。
當談到使用 BI 工具時，這並不是一個一刀切的決定。組織需要考慮不同的方面，例如業務目標、資料來源、整合、協作等等。
如果我們主要專注於 BI 工具，那麼目前 BI 領域有兩個領先的競爭者：Tableau和 Looker Studio（以前稱為 Google Data Studio）。
商業智慧工具
圖片來源：DALL-E
了解 Looker 與 Tableau
什麼是Looker？
Looker於 2019 年被 Google 收購，現已成為Google Cloud Platform (GCP) 的一部分，是用於 BI、資料應用程式和嵌入式分析的企業平台。該工具專為各種規模的企業而設計。
Looker 的核心是使用 LookML（Looker 建模語言的縮寫）的資料建模功能，它允許資料分析找到資料之間的關係並創建可供其他使用者存取和探索的模型。
Looker 與 GCP 無縫集成，透過 BigQuery 等工具，使用者可以即時分析大型資料集。使用者友好的介面允許用戶探索數據，而無需技術專業知識。
觀察者
圖片由Google雲端提供
什麼是Tableau？
Tableau 成立於 2003 年，於 2019 年被 Salesforce 收購，是一個視覺化分析平台，以其廣泛的資料視覺化功能而聞名。它改變了企業理解和利用數據的方式。 Tableau 的原生語言是 VizQL，一種資料查詢和視覺化語言。
在資料視覺化方面，Tableau 以其拖放介面樹立了標準。使用者可以建立複雜的圖形、圖表和儀表板，使各個層級的所有使用者都可以存取它們，以便他們能夠了解資料中的模式和趨勢。
除了資料視覺化功能之外，Tableau 還提供強大的資料分析功能，可連接到任何資料來源，從而提供資料探索的靈活性。其強大的記憶體資料引擎提供快速資料處理、統計計算、預測建模和即時分析。
畫面
圖片來源：Tableau
Looker 與 Tableau：核心功能比較
資料建模和管理
資料建模和管理是 BI 和資料分析的重 克羅地亞電話號碼列表 要元素。它們是以最有效的方式理解、儲存、組織和利用資料的基礎。
在管理和標準化數據方面，LookML 獲勝。
它允許用戶定義業務邏輯，理解數據之間的關係，並直接在平台上進行計算。這種方法確保資料分析過程的一致性和準確性，這對於資料治理至關重要。
組織還可以實施治理策略以進一步確保資料品質、合規性和安全性。
另一方面，Tableau 的資料建模和管理方法則著重於平台的靈活性和使用者的舒適度。
Tableau 的介面允許使用者處理不同的資料結構，而無需程式設計知識。拖放功能使用戶能夠在資料之間建立關係並輕鬆進行計算。
其資料管理功能透過其資料模型功能得到增強，該功能允許在單一視圖中整合多個資料來源。
視覺化能力
視覺化對於 BI 分析師和其他利害關係人來說是一個關鍵要素，因為它們對他們的決策過程有直接影響。
Looker 功能強大且用戶友好，使圖形和圖表等可視化的創建變得簡單有效。使用者可以建立互動式儀表板，使用各種圖表類型提供指標和趨勢的全面概述。
Looker 還提供深入分析功能，讓使用者更詳細地探索資料並使用篩選器進行調整。
然而，Looker 在可視化功能方面存在局限性。例如，能夠自訂不同類型的視覺化效果有限制，例如特定圖表類型的行為。 LookML 也不適合技能組，因為您需要充分了解 LookML 才能充分發揮其潛力。
另一個限制是該平台迎合基礎到中級分析。因此，在視覺化中需要高級統計或預測建模的使用者將需要整合其他工具。
Tableau 在資料視覺化領域處於領先地位。以其直覺的介面和分析而聞名，用戶可以將複雜的數據集轉換為引人入勝的視覺故事。它還容納許多資料來源並具有各種視覺化選項，例如熱圖和散點圖。
Tableau 不斷改進平台，整合 AI 和 ML 進行分析，重申其在資料視覺化領域的領導者地位。
資料準備與整合
在資料進入分析階段之前準備好資料是在整合資料以幫助決策過程之前發生的神奇之處。
LookML 擁有程式碼優先的環境，可確保平台上資料準備和整合的精確性和控制。這與版本控制方法緊密結合，確保資料一致、可重複使用且易於維護。
Looker 還可以與各種資料來源集成，例如 Google BigQuery，從而允許將資料無縫地匯集在一起，為分析階段做好準備。
Tableau 有一個名為 Tableau Prep 的工具，可以讓清理和準備資料變得更容易，而無需技術知識。拖放介面使複雜的資料準備任務變得更加簡單，並且每個人都可以輕鬆完成。 Tableau 還提供與各種資料課程的無縫集成，例如 Amazon Redshift、SQL 資料庫等。
這些廣泛的連接允許使用者組合數據、分析數據並建立單一視覺化或儀表板。
Looker 與 Tableau：分析能力
我們的Tableau 備忘錄展示了該工具用於業務分析的用途
分析和治理
在資料治理和企業級資料方面，Looker 佔優勢。 LookML 的統一層是其治理模式的核心。這種方法可確保使用者使用一組一致的定義、計算和結果，以提高資料準確性。
其程式碼優先方法以及權限和存取控制可確保正確管理資料訪問，維護安全性和合規性。 Looker 可以透過整合現代資料倉儲並支援即時分析，根據組織的需求進行有效擴展。
另一方面，Tableau 以其靈活性和用戶友好的介面而聞名。使用者可以執行臨時分析、量身定制的見解，並使用計算欄位等功能來滿足特定的業務需求。眾所周知，Tableau 的強大之處在於它能夠確保所有級別的所有使用者都能舒適地使用該平台。
然而，話雖如此，使用者的這種靈活性也為治理帶來了挑戰。
使用者建立的計算欄位和分析可能會導致組織之間共享的不一致。 Looker在LookML中的集中式業務邏輯方法與Tableau相比具有更好的管理性，這需要仔細的管理和其他實踐來確保即席分析不會影響資料的一致性和準確性。
Looker 與 Tableau：合作與可用性
協作和可用性是確保成功利用 BI 工具的兩個方面，例如增強決策、提高生產力等。
協作功能
BI 有助於利用數據的力量做出更好的決策，從而進一步提高績效、降低成本、管理風險和了解市場。
當談到使用 BI 工具時，這並不是一個一刀切的決定。組織需要考慮不同的方面，例如業務目標、資料來源、整合、協作等等。
如果我們主要專注於 BI 工具，那麼目前 BI 領域有兩個領先的競爭者：Tableau和 Looker Studio（以前稱為 Google Data Studio）。
商業智慧工具
圖片來源：DALL-E
了解 Looker 與 Tableau
什麼是Looker？
Looker於 2019 年被 Google 收購，現已成為Google Cloud Platform (GCP) 的一部分，是用於 BI、資料應用程式和嵌入式分析的企業平台。該工具專為各種規模的企業而設計。
Looker 的核心是使用 LookML（Looker 建模語言的縮寫）的資料建模功能，它允許資料分析找到資料之間的關係並創建可供其他使用者存取和探索的模型。
Looker 與 GCP 無縫集成，透過 BigQuery 等工具，使用者可以即時分析大型資料集。使用者友好的介面允許用戶探索數據，而無需技術專業知識。
觀察者
圖片由Google雲端提供
什麼是Tableau？
Tableau 成立於 2003 年，於 2019 年被 Salesforce 收購，是一個視覺化分析平台，以其廣泛的資料視覺化功能而聞名。它改變了企業理解和利用數據的方式。 Tableau 的原生語言是 VizQL，一種資料查詢和視覺化語言。
在資料視覺化方面，Tableau 以其拖放介面樹立了標準。使用者可以建立複雜的圖形、圖表和儀表板，使各個層級的所有使用者都可以存取它們，以便他們能夠了解資料中的模式和趨勢。
除了資料視覺化功能之外，Tableau 還提供強大的資料分析功能，可連接到任何資料來源，從而提供資料探索的靈活性。其強大的記憶體資料引擎提供快速資料處理、統計計算、預測建模和即時分析。
畫面
圖片來源：Tableau
Looker 與 Tableau：核心功能比較
資料建模和管理
資料建模和管理是 BI 和資料分析的重 克羅地亞電話號碼列表 要元素。它們是以最有效的方式理解、儲存、組織和利用資料的基礎。
在管理和標準化數據方面，LookML 獲勝。
它允許用戶定義業務邏輯，理解數據之間的關係，並直接在平台上進行計算。這種方法確保資料分析過程的一致性和準確性，這對於資料治理至關重要。
組織還可以實施治理策略以進一步確保資料品質、合規性和安全性。
另一方面，Tableau 的資料建模和管理方法則著重於平台的靈活性和使用者的舒適度。
Tableau 的介面允許使用者處理不同的資料結構，而無需程式設計知識。拖放功能使用戶能夠在資料之間建立關係並輕鬆進行計算。
其資料管理功能透過其資料模型功能得到增強，該功能允許在單一視圖中整合多個資料來源。
視覺化能力
視覺化對於 BI 分析師和其他利害關係人來說是一個關鍵要素，因為它們對他們的決策過程有直接影響。
Looker 功能強大且用戶友好，使圖形和圖表等可視化的創建變得簡單有效。使用者可以建立互動式儀表板，使用各種圖表類型提供指標和趨勢的全面概述。
Looker 還提供深入分析功能，讓使用者更詳細地探索資料並使用篩選器進行調整。
然而，Looker 在可視化功能方面存在局限性。例如，能夠自訂不同類型的視覺化效果有限制，例如特定圖表類型的行為。 LookML 也不適合技能組，因為您需要充分了解 LookML 才能充分發揮其潛力。
另一個限制是該平台迎合基礎到中級分析。因此，在視覺化中需要高級統計或預測建模的使用者將需要整合其他工具。
Tableau 在資料視覺化領域處於領先地位。以其直覺的介面和分析而聞名，用戶可以將複雜的數據集轉換為引人入勝的視覺故事。它還容納許多資料來源並具有各種視覺化選項，例如熱圖和散點圖。
Tableau 不斷改進平台，整合 AI 和 ML 進行分析，重申其在資料視覺化領域的領導者地位。
資料準備與整合
在資料進入分析階段之前準備好資料是在整合資料以幫助決策過程之前發生的神奇之處。
LookML 擁有程式碼優先的環境，可確保平台上資料準備和整合的精確性和控制。這與版本控制方法緊密結合，確保資料一致、可重複使用且易於維護。
Looker 還可以與各種資料來源集成，例如 Google BigQuery，從而允許將資料無縫地匯集在一起，為分析階段做好準備。
Tableau 有一個名為 Tableau Prep 的工具，可以讓清理和準備資料變得更容易，而無需技術知識。拖放介面使複雜的資料準備任務變得更加簡單，並且每個人都可以輕鬆完成。 Tableau 還提供與各種資料課程的無縫集成，例如 Amazon Redshift、SQL 資料庫等。
這些廣泛的連接允許使用者組合數據、分析數據並建立單一視覺化或儀表板。
Looker 與 Tableau：分析能力
我們的Tableau 備忘錄展示了該工具用於業務分析的用途
分析和治理
在資料治理和企業級資料方面，Looker 佔優勢。 LookML 的統一層是其治理模式的核心。這種方法可確保使用者使用一組一致的定義、計算和結果，以提高資料準確性。
其程式碼優先方法以及權限和存取控制可確保正確管理資料訪問，維護安全性和合規性。 Looker 可以透過整合現代資料倉儲並支援即時分析，根據組織的需求進行有效擴展。
另一方面，Tableau 以其靈活性和用戶友好的介面而聞名。使用者可以執行臨時分析、量身定制的見解，並使用計算欄位等功能來滿足特定的業務需求。眾所周知，Tableau 的強大之處在於它能夠確保所有級別的所有使用者都能舒適地使用該平台。
然而，話雖如此，使用者的這種靈活性也為治理帶來了挑戰。
使用者建立的計算欄位和分析可能會導致組織之間共享的不一致。 Looker在LookML中的集中式業務邏輯方法與Tableau相比具有更好的管理性，這需要仔細的管理和其他實踐來確保即席分析不會影響資料的一致性和準確性。
Looker 與 Tableau：合作與可用性
協作和可用性是確保成功利用 BI 工具的兩個方面，例如增強決策、提高生產力等。
協作功能