Business Intelligence (BI)

Tableau oder Power BI? Ein Vergleich der beiden führenden Self-Service BI-Tools

So entscheidet Ihr Euch richtig: Wir zeigen Euch, worauf es bei der Toolauswahl ankommt und wie die beiden BI-Tools sich voneinander unterscheiden

Tableau oder Microsoft Power BI – welches der Self-Service BI-Tools ist für mein Unternehmen besser geeignet? Sehr häufig werden wir mit dieser Frage im Rahmen von Kundenprojekten konfrontiert. Sowohl Power BI als auch Tableau sind Bestandteil unseres Technologieportfolios im BI-Bereich. Aus diesem Grund ist uns bewusst, dass es keine allgemeingültige Antwort auf die genannte Frage gibt. Ausschlaggebend sind die individuellen Anforderungen und der konkrete Kontext für die Anwendung der Lösung im Unternehmen.

In diesem Artikel bieten wir Euch eine erste Gegenüberstellung von Tableau und Microsoft Power BI und gehen dabei auf die jeweiligen Stärken ein. Damit wollen wir Euch eine erste kleine Entscheidungshilfe an die Hand geben.

6 Kriterien für die Auswahl eines Tools für Eure Self-Service BI-Strategie

#1 Lizenzkosten

Für die meisten Unternehmen sind bei der Auswahl eines Self-Service BI-Tools die Lizenzkosten ein entscheidendes Kriterium. Die Lizenzmodelle von Tableau und Power BI unterscheiden sich grundsätzlich, dadurch wird ein direkter Vergleich erschwert.

Tableau bietet drei verschiedene Lizenzstufen. Damit sollen unterschiedliche Datenbedürfnisse der Mitarbeiter:innen eines Unternehmens bedient werden. Als Viewer (15$ pro User/Monat) ist lediglich der Zugriff auf Dashboards möglich, welche in der Web-Anwendung Tableau Cloud publiziert wurden. Als Explorer (42$ pro User/Monat) ist der volle Zugriff auf publizierte Dashboards und Datenquellen möglich. Zudem können in der Web-Umgebung eigene Arbeitsmappen erstellt werden. Als Creator (70$ pro Monat) ist zusätzlich der Zugriff auf alle Entwicklertools, inklusive Tableau Desktop und Tableau Prep, möglich. Die beschriebenen Lizenzkosten beziehen sich auf eine Bereitstellung über Tableau Cloud. Für die Bereitstellung über Tableau Server ist mit abweichenden Lizenzkosten zu rechnen. Die genannten Lizenzstufen können beliebig kombiniert werden, wodurch eine individuell auf das jeweilige Unternehmen zugeschnittene Lösung zusammengestellt werden kann.

Power BI Desktop – das Entwicklertool – ist kostenlos mit der Power BI Free Lizenz erhältlich. Auch die Online-Anwendung Power BI Service ist kostenlos verfügbar – mit der Einschränkung, dass die Freigabefunktion nicht genutzt werden kann. Damit Berichte geteilt werden können, wird eine Power BI Pro Lizenz für 9,99$ pro User/Monat benötigt. Den vollen Funktionsumfang von Power BI erhält man schließlich mit Power BI Premium, dabei kann zwischen dem Einzelbenutzerlizenz-Abonnement für 20$ pro User/Monat oder einem Fixpreis ab 4.995$ pro Monat gewählt werden. Die genannten Lizenzstufen können auch bei Power BI beliebig kombiniert werden.

Da Power BI Desktop kostenlos verfügbar ist und die Lizenz Power BI Pro sehr günstig erscheint, könnte zunächst der Eindruck entstehen, dass Power BI in Sachen Lizenzkosten nicht zu schlagen ist. Tatsächlich kann es jedoch auch Szenarien geben, in welchen die Lizenzkosten von Power BI jene von Tableau übersteigen. In unserem Whitepaper stellen wir Euch anhand verschiedener Szenarien eine detaillierte Gegenüberstellung der Lizenzkosten beider Self- Service BI-Tools zur Verfügung.

#2 Benutzerfreundlichkeit

Sowohl Tableau als auch Power BI gehören zu den Marktführern im Bereich der Self-Service BI- Tools. Gerade in diesem Bereich sind eine einfache Bedienbarkeit und eine hohe Benutzerfreundlichkeit der Anwendung entscheidende Kriterien. und Microsoft Power BI bieten beide die Möglichkeit, per Drag-and-Drop zu interagieren. Zudem sind Menüs und Funktionen verständlich aufgebaut und optisch ansprechend. Dies lässt auf eine sehr gute Benutzerfreundlichkeit schließen. Für eine geführte Navigation können zudem per Rechtsklick Navigationspfade im jeweiligen Kontext aufgerufen werden. Eine zu Beginn stark anwachsende Lernkurve wird mit beiden Self-Service BI-Tools ermöglicht. Aufgrund der bekannten MS Office Oberfläche ist jedoch die Lernkurve bei Power BI anfangs steiler als bei Tableau. Mit zunehmender Nutzung weitergehender Funktionen, beispielsweise im Kontext der proprietären Expression Languages, kann bei beiden Tools mit einem starken Abflachen der Lernkurve gerechnet werden.

#3 Ökosystem

Mit seinem hauseigenen Angebot, insbesondere MS Office, SQL Server und Azure, scheint Microsoft auf den ersten Blick Tableau im Punkt Ökosystem weit zu übertreffen. Zudem ist Power BI Bestandteil der noch relativ jungen Power Plattform von Microsoft. Mit dieser haben Anwender neben der Datenanalyse durch Power BI die Möglichkeit, eigene Apps, automatisierte Workflows und Chatbots zu erstellen, welche nahtlos mit Power BI interagieren. Tableau ist jedoch dabei, die Lücke zu schließen. Insbesondere infolge der Übernahme durch Salesforce wurde ein starker Partner hinzugewonnen. Die ersten Ergebnisse dieser Zusammenarbeit werden mit Einstein Discovery bereits deutlich. Mit Einstein Discovery wird eine Verknüpfung zu einem Salesforce Konto ermöglicht. Dadurch besteht der Zugang zu allen Features der Einstein Analytics Plattform – beispielsweise die Nutzung zusätzlicher Datenquellen, sowie die vereinfachte Erstellung modellgetriebener Vorhersagen.

Abb1_MS_PowerPlatform.png

#4 Datenanbindung und Transformation

Bevor Daten mithilfe des Self-Service BI-Tools visualisiert und analysiert werden können, müssen diese in einem Vorbereitungsschritt angebunden werden. Sowohl Tableau als auch Power BI bieten Schnittstellen zu den in Unternehmen gängigsten Datenquellen. Es werden dateibasierte, On-Premise- und Cloud-Datenquellen unterstützt. Auch die Anbindung zahlreicher weiterer Datenquellen, beispielsweise in Form von R- und Python-Skripten, ist möglich. In beiden Tools sind verschiedene Varianten zur Konnektivität verfügbar. Mit einer Live-Verbindung werden die Daten zur Laufzeit direkt aus dem Vorsystem abgefragt. Bei der Import-Variante hingegen wird zunächst eine Kopie der Daten aus dem Vorsystem innerhalb der plattformeigenen Daten-Engine gespeichert.

Abb2_Tableau_Prep_Workflow.png

Tableau Prep Builder

Häufig sind als zusätzlicher Vorbereitungsschritt verschiedene Transformationen notwendig, um die Daten in ein für Visualisierungen geeignetes Format zu überführen. In Power BI können derartige Transformationen mit dem Power Query-Editor durchgeführt werden. Dieser ist Bestandteil von Power BI Desktop. Um in Tableau Datentransformationen vorzunehmen, ist mit dem Tableau Prep Builder ein separates Tool verfügbar. Datentyp-Anpassungen, Joins und weitere einfache Transformationsschritte sind jedoch auch mit Tableau Desktop möglich. Mit beiden Self-Service BI-Tools kann gemäß dem Low-Code-Ansatz eine Vielzahl an Transformationsschritten mittels bereitgestellter Funktionen innerhalb der Oberfläche durchgeführt werden, ohne dass Code-Ausdrücke geschrieben werden müssen. Mit den Sprachen M und DAX stellt Power BI Sprachen für komplexere Transformationen zur Verfügung. Auch Tableau bietet hierfür eine eigene Expression Language. Um dem Anwender die Datenbereinigung, Harmonisierung und Modellierung zu erleichtern, bieten beide BI-Tools gewisse Standardfunktionen. Dennoch ist ein gewisses Maß an Datenbank- und Programmierkenntnissen bei beiden BI-Tools erforderlich, um umfassende Transformationsprozesse durchzuführen.

#5 Datenvisualisierung und -analyse

Als Kernfunktionalität beider Self-Service BI-Tools gelten die Möglichkeiten zur Datenvisualisierung und -analyse.

Abb3_Performance_Dashboard_PBI.png

Screenshot aus Power BI ⁠ ⁠Die auf einem veröffentlichten Datenset basierenden Analysen können sowohl direkt in der Web-Applikation Power BI Service bzw. Tableau Cloud/-Server durchgeführt werden als auch lokal mit Power BI Desktop bzw. Tableau Desktop auf dem Rechner des Anwenders. Power BI und Tableau bieten sogenannte Auto-Charting-Funktionen, welche dem Anwender die Erstellung von Visualisierungen erleichtern. Mit diesen Funktionen können automatisch Visualisierungen erstellt werden, welche auf den selektierten Kennzahlen und Dimensionen basieren. Häufig müssen diese jedoch nachträglich angepasst werden, um die Übersichtlichkeit zu wahren und den fachlichen Mehrwert sicherzustellen. Einem:r unerfahrenen Anwender:in fällt die manuelle Erstellung von Visualisierungen möglicherweise mit Power BI leichter. Power BI bietet klar benannte Container, welche auf die unterschiedlichen Visualisierungstypen abgestimmt sind und welche per Drag-and-Drop mit den Kennzahlen und Dimensionen befüllt werden können. Im Gegensatz dazu bleiben die Container in Tableau bei jeder Visualisierung gleich. Dadurch lassen sich die Felder bei Visualisierungstypen wie beispielsweise Treemaps nicht so intuitiv einordnen. Innerhalb einer Visualisierung wird bei Tableau jedoch weitaus mehr Flexibilität geboten. So ist es möglich, eine Vielzahl an Kennzahlen und Dimensionen innerhalb einer Visualisierung übersichtlich darzustellen.

Zusammenfassend liegt die Einschätzung nahe, dass mit Power BI die Durchführung visueller Analysen besser ermöglicht wird, während Tableau für explorative Datenanalysen besser geeignet ist.

#6 Veröffentlichung und Zusammenarbeit

Funktionen zur Veröffentlichung und zum Teilen von Dashboards und Analysen sind neben Kollaborationsmöglichkeiten essenziell, um die Effizienz der Self-Service BI-Lösung sicherzustellen.

Abb4_Mobile_Dashboard.png

Ein Bericht kann mit anderen Anwendern im Unternehmen geteilt werden, indem die Arbeitsmappe aus Power BI Desktop bzw. Tableau Desktop über Power BI Service bzw. Tableau Cloud/-Server veröffentlicht wird. Mit Tableau können zudem auch einzelne Inhalte aus einer Arbeitsmappe veröffentlicht werden. Anschließend kann auf unterschiedlichen Wegen die Freigabe von Power BI Service bzw. Tableau Cloud/-Server aus erfolgen. Es besteht die Möglichkeit, Visualisierungen sowohl für einzelne Anwender als auch für Anwendergruppen freizugeben. Daneben ist es auch möglich, ein Dashboard per Link in einer E-Mail zu teilen, Inhalte direkt in einer Webseite einzubinden oder über das Smartphone abzurufen (Bild). Tableau bietet zudem mit der öffentlichen Plattform Tableau Public die Möglichkeit für externe Empfänger, per Link auf Dashboards zuzugreifen. Diese Empfänger benötigen dann keinen Tableau-Account für den Zugriff. Mit beiden BI-Tools können Dashboards zudem für regelmäßige Updates der Inhalte per E-Mail abonniert werden. Sowohl Tableau Cloud/-Server als auch Power BI Service bieten die Möglichkeit für die Anwender, sich über die Dashboards und Analysen mittels Kommentarfunktion auszutauschen. Zusätzlich wird mit Tableau Cloud/- Server eine Screenshot-Funktion geboten. Diese ermöglicht es, Momentaufnahmen von gefilterten Visualisierungen innerhalb der Kommentare zu verwenden.

Im Wesentlichen unterscheiden sich die Ansätze zur Veröffentlichung und zur Kollaboration zwischen Power BI und Tableau nicht. Tableau schafft es jedoch sowohl aufgrund der einfachen Möglichkeit der externen Verteilung von Dashboards als auch aufgrund der umfangreicheren Möglichkeiten bei der Kommentierung zusätzlich zu überzeugen.

Fazit

Der Vergleich zeigt, dass eine pauschale Aussage, welches der Tools das Rennen für sich entscheidet, nicht möglich ist. Tableau und Microsoft Power BI bringen beide viele Vorteile mit sich und liegen in nahezu allen Bereichen gleich auf. Auf einer tieferen Detailebene können Expert:innen gemeinsam mit den Fachbereichen und den Anwendern klare Anforderungen definieren und so eine Wahl zwischen Tableau und Power BI treffen. Unter Berücksichtigung von Aspekten, wie der vorhandenen Infrastruktur, Anzahl User, Budget, Datenquellen und Art der Visualisierungen kann ein individueller Anforderungskatalog erstellt werden, um eine fundierte Basis für solch eine Entscheidung zu schaffen.

Wenn Ihr mehr zu dem Thema erfahren möchtet, geht es hier zum kostenfreien Whitepaper „Power BI vs. Tableau – Zwei führende Self-Service BI-Tools im Vergleich“.

Maximilian Munz
Autor:In
Maximilian Munz
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Maximilian Munz

Maximilian Munz ist für das Competence Center Tableau bei der Management- und IT-Beratung Braincourt verantwortlich. Die Leitung von Tableau Projekten, sowie die Konzipierung von BI Strategien zählen dabei zu seinen Hauptaufgaben. Als Projektleiter und Autor mehrerer Whitepaper beschäftigt er sich zudem mit weiteren BI Tools wie bspw. Microsoft Power BI.

Yvonne Maly
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Yvonne Maly
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Yvonne Maly

Yvonne Maly ist als BI Consultant verantwortlich für die Umsetzung von Projekten in verschiedenen Technologien. Durch ihre Erfahrungen in der Datenaufbereitung, dem Dashboarding und der fachlichen Beratung sowohl in Power BI als auch in Tableau Projekten, verfügt sie über ein breites Wissen bzgl. der unterschiedlichen Anforderungen an die Tools.

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