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Power BI vs. Tableau – Die beiden wichtigsten BI-Tools im Vergleich

Inhaltsverzeichnis

Power BI und Tableau sind die beiden wichtigsten Self-Service-BI-Tools in der aktuellen Business-Intelligence-Landschaft. Beide Tools haben ihre Vor- und Nachteile. Obwohl beide BI-Tools auf den ersten Blick für exakt denselben Zweck verwendet werden, gibt es geringe, aber relevante Unterschiede für ihre Anwendungszwecke. In diesem Artikel vergleichen wir die beiden wichtigsten BI-Tools miteinander. Lasst uns also nachfolgend herausfinden, welches dieser Tools für welchen Anwendungszweck am besten geeignet ist.

Was ist Power BI?

Mit Microsoft Power BI können Business-Daten in kürzester Zeit analysiert werden. Die Erkenntnisse, die aus den Daten gewonnen werden, können mit wenigen Klicks in Berichten oder Dashboards dargestellt werden. Power Query ist direkt in Power BI integriert und ermöglicht eine rasche Verarbeitung der Daten. Praktischerweise kann Power BI nahtlos in jedes Microsoft Tool eingebunden werden und durch zahlreiche Add-Ons erweitert werden.

Was ist Tableau?

Mit Tableau können ebenfalls in kürzester Zeit Daten analysiert werden. Visualisiert werden die erhaltenen Erkenntnisse dann in interaktiven Dashboards. Die Datenbereinigung erfolgt in Tableau extern über das ETL-Tool Tableau-Prep. Weil Tableau von dem Cloudcomputing Unternehmen Salesforce aufgekauft wurde, sind viele Integrationen mit Salesforce-Anwendungen möglich.

Power BI vs. Tableau: Die Anbindung von Daten

Daten existieren in vielen verschiedenen Formaten und müssen deshalb für eine Analyse erst einmal aufbereitet und an das entsprechende BI-Tool angebunden werden. Für diesen wichtigen Schritt müssen Schnittstellen existieren, die eine Anbindung und Verarbeitung der entsprechenden Datenformate ermöglichen.

Bei der Anbindung von Daten nehmen sich beide BI-Tools nicht viel. Beide verfügen über die notwendigen Schnittstellen, um auf die gängigsten Datenquellen zugreifen zu können. Sowohl Tableau als auch Power BI können auf On-Premise (lokal gehostete) und Cloud-Datenquellen zugreifen.

Der ETL-Prozess von Power BI und Tableau im Vergleich

Ein ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) bezeichnet den Vorgang, in welchem Daten aus verschiedenen Quellen herausgezogen, in ein einheitliches Format (das Format der Zieldatenbank) umgewandelt werden. Um den ETL-Prozess abzuschließen, werden die Daten anschließend in eine Datenbank oder ein Data Warehouse übertragen.

Das ETL-Tool von Power BI Power Query, ist direkt in Power BI integriert. Dies ermöglicht es Nutzer:innen Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und mit integrierten Standardfunktionen auf Fehler, Duplikate und etc. zu bereinigen. Jegliche ETL-Prozesse laufen bei Power BI über M im Hintergrund. Komplexere Transformationen können auch direkt mit den Formelsprachen M und DAX durchgeführt werden.

Im Gegensatz zu Power Query ist Tableau Prep, das ETL-Tool von Tableau nicht in die Desktop Version Tableau integriert und ist ausschließlich in der Creator Version enthalten. Tableau Prep bietet im Grunde genommen dieselben Funktionen wie Power Query. Daten können mit Standartfunktionen extrahiert, transformiert, bereinigt und geladen werden. Für komplexere Transformationen wird in Tableau eine eigene Formelsprache verwendet.

Power BI vs. Tableau: Datenvisualisierung in wenigen Schritten

Beide BI-Tools bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten, um Daten zu visualisieren. Das Laden von Daten funktioniert in Power BI sehr simpel über den Navigator. Wenn Daten eingebunden sind, stehen zahlreiche Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung.

Ein Mann beim Erstellen eines Dashboards mit seinem bevorzugten BI-Tool.

Das Q&A-Feature von Power BI ermöglicht es Nutzer:innen weiterhin Datensätze mit natürlicher Sprache zu untersuchen. Die Graphiken von Power BI sind übersichtlich und intuitiv und ermöglichen einen raschen Erkenntnisgewinn. Dabei können bis zu 3.500 Datenpunkte gleichzeitig für eine Visualisierung eingebunden werden.

In Tableau kann eine beliebige Anzahl an Datenpunkten für Visualisierungen eingebunden werden. Wie bei Power BI können Daten ohne Programmierkenntnisse visualisiert werden. Obwohl Tableau auch für visuelle Datenanalysen geeignet ist, fokussiert Tableau sich mehr auf explorative Datenanalysen.

Die Nutzerfreundlichkeit der beiden Self-Service BI-Tools im Vergleich

Nutzerfreundlichkeit (Usability) ist einer der wichtigsten Entscheidungspunkte, wenn es um die Einführung einer neuen Software geht. Sowohl in Power BI als auch in Tableau, können Daten unkompliziert über den Navigator geladen werden. Beide BI-Tools besitzen ein übersichtliches und verständlich aufgebautes User Interface. Eine geführte Navigation erleichtert bei beiden Tools den Einstieg. Power BI könnte jedoch insbesondere für Quereinsteigende, die bereits mit anderen Microsoft Programmen gearbeitet haben, zu Beginn intuitiver sein und einen einfacheren Einstieg ermöglichen.

Integration in andere Systeme und Third Party Tools

Um das Maximum aus einer BI-Software herausholen zu können, ist die Integration mit anderen Systemen essenziell. Da Power BI zu Microsoft gehört, kann Power nahtlos in die meisten Microsoft Systeme integriert werden. Dienste wie Microsoft Office, Azure, Teams und Sharepoint verfügen beispielsweise alle über Schnittstellen, über welche Power BI Funktionen unkompliziert eingebunden werden können. Auch verfügt Power BI über zahlreiche Drittanbieterprogramme, mit welchen die Power-BI-Grundfunktionen erweitert werden können.

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Tableau ermöglicht keine nahtlose Integration wie sie bei Power BI möglich ist. Hier muss auf komplizierte Art und Weise eine Verbindung zu gängigen Systemen hergestellt werden. Durch die Übernahme von Tableau durch Salesforce, kann Tableau zumindest nahtlos mit Salesforce Diensten verwendet werden. Jedoch verfügt Tableau kaum über Drittanbieterprogramme, mit denen Tableau erweitert werden könnte.

Kostenvergleich von Power BI und Tableau: Welches BI-Tool ist günstiger?

Die Desktop-und-Webversion von Power BI kann kostenlos verwendet werden. Um Inhalte freizugeben, wird allerdings Power BI Pro benötigt. Power BI verfügt über drei verschiedene Pricing-Modelle. Die Pro-Version für 8,40 € im Monat ermöglicht Daten zu analysieren, zu visualisieren und die erstellten Dashboards mit dem gesamten Unternehmen zu teilen. Um Zugriff auf alle Power BI-Funktionen, wie die künstliche Intelligenz von Microsoft oder die Self-Service-Big-Data-Funktion zu erhalten, wird eine Premium-Lizenz für 16,90 € pro Nutzer benötigt.

Tableau bietet ebenfalls drei verschiedene Kostenmodelle an. Der Viewer für 15 € im Monat kann nur auf veröffentliche Dashboards zugreifen. Mit dem Explorer für 42 € im Monat erhalten User:innen Zugriff auf alle veröffentlichten Dashboards und es können eigene Arbeitsmappen erstellt werden. Der Creator für 70 € im Monat verfügt über einen Vollzugriff auf alle Tableau- Funktionen wie TableauPrep und alle anderen Funktionen, die zum Erstellen von Dashboards notwendig sind.

Fazit

Beide Tools bieten Nutzer:innen Vorteile, wenn es um die Anbindung und Visualisierung von Daten geht. Wenn der Fokus allerdings darauf liegt ein BI-Tool zu erwerben, welches kostengünstig in der Einführung ist und welches ohne viel Aufwand in bestehende Systeme integriert werden kann, dann ist Power BI das Tool der Wahl.

Auch der etwas einfachere Einstieg dank den Ähnlichkeiten zu weiteren Microsoft-Diensten und die zahlreich vorhandenen Drittanbieterprogramme sprechen in vielerlei Hinsicht für Power BI. Wenn es Dir um ausführliche explorative Datenanalysen geht, kann auch Tableau die richtige Wahl für Dich sein.

Vergleichstablle zwischen den BI-Tools Power BI und Tableau nach Sternen bewertet.

Quellen 

Big Data Insider (2018) „Was ist ETL (Extract, Transform, Load)?“ [16.11.2018]

Amexus (2022) „Power BI vs. Tableau – Ein kurzer Vergleich der Riesen“ [04.05.2022]

OMR Reviews (2022) „Tableau oder Power BI? Ein Vergleich der beiden führenden Self-Service BI-Tools“ [24.06.2022]

Braincourt (2021) „Power BI oder Tableau? Self-Service BI-Tools im Vergleich“ [15.12.2021]

Louisa Krützfeldt
Louisa Krützfeldt
Louisa ist gebürtige Berlinerin und Junior Data Scientistin bei StackFuel. Sie hat in ihrer Heimatstadt Biochemie sowie im nahen Potsdam Bioinformatik studiert. Nach ihrem Studium arbeitete sie in der medizinischen Forschung, wo sie insbesondere mit der Auswertung medizinischer Daten betraut war, um die Krebsprognose bei Kindern zu untersuchen. Die riesigen Datenmengen auszuwerten, war für Louisa sehr wertvoll und sie erinnert sich gern an das Gefühl, wenn sie aus den Daten relevante, verwertbare Informationen gewinnen konnte. Dieses wertvolle Können und ihre Freude an der Datenanalyse möchte Louisa bei StackFuel Lernenden vermitteln und mit Spaß erfahrbar machen.

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